是指在使用pyspark进行流式处理时,当流式作业被重新启动后,使用foreachBatch函数再次读取之前已经处理过的相同数据。
在pyspark中,流式处理是通过Structured Streaming实现的,它提供了一种高级API来处理连续的数据流。在流式处理中,数据被分成一系列的微批次,每个微批次包含一段时间内到达的数据。foreachBatch函数是Structured Streaming中的一个输出操作,它允许我们对每个微批次的数据进行自定义处理。
当重新启动流后,pyspark会从上一次处理的位置继续处理数据。这意味着如果使用foreachBatch函数再次读取相同的数据,它将会重新处理之前已经处理过的数据。这可能会导致数据重复处理的问题,因此需要在代码中进行适当的处理来避免重复处理。
为了避免重复处理数据,可以使用一些机制来跟踪已经处理过的数据。例如,可以将已处理数据的偏移量保存到外部存储系统中,如数据库或分布式文件系统。在每次重新启动流时,可以从外部存储系统中获取最后处理的偏移量,并在读取数据时指定该偏移量,以便只处理新的数据。
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