sss如何实现eoc的
spark structed Streaming简称sss，它主要还是采用微批的模式提供端到端的eoc(exactly-once)语义，要实现eoc，需要3方面保证，一个是可以replay的source，二是框架提供作业状态的持久化能力，三是sinker要实现幂等
DataSource
DataSource要replayable，就是指数据源可以追踪当前读取的位置，并且能够从上次失败的位置重新消费数据
这两点可以保证能够从持久化的状态中恢复任务，比如apache kafka和Amazon Kinesis，kafka消费可以commit offset，可以根据offset seek到指定的位置开始消费；
如果是quickstart中的socket数据源类型，它就不能replay，也就无法实现eoc
追踪数据处理的点位主要依赖spark提供的checkpoint机制，checkpoint保存的信息主要是当前批次的数据源的点位等元数据信息
StreamingQueryManager的startQuery和createQuery方法，将checkpoint的位置传给StreamExecution对象
StreamExecution初始化org.apache.spark.sql.execution.streaming.OffsetSeqLog，这就是文档中提到的wal日志，从名字就可以猜测它的功能是顺序写数据源的点位信息，类似于数据库的事务日志哦，它记录了已经处理的每一批数据的点位信息，当前批次N在处理完之前，就先把点位信息写到OffsetSeqLog，第N批的点位写进OffsetSeqLog意味着第N-1批数据已经正确的交给了sinker
org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution#constructNextBatch()
我们来看这个代码片段
updateStatusMessage("Writing offsets to log")
reportTimeTaken("walCommit") {
assert(offsetLog.add(
currentBatchId,
availableOffsets.toOffsetSeq(sources, offsetSeqMetadata)),
s"Concurrent update to the log. Multiple streaming jobs detected for $currentBatchId")
logInfo(s"Committed offsets for batch $currentBatchId. " +
s"Metadata ${offsetSeqMetadata.toString}")
// NOTE: The following code is correct because runStream() processes exactly one
// batch at a time. If we add pipeline parallelism (multiple batches in flight at
// the same time), this cleanup logic will need to change.
// Now that we've updated the scheduler's persistent checkpoint, it is safe for the
// sources to discard data from the previous batch.
if (currentBatchId != 0) {
val prevBatchOff = offsetLog.get(currentBatchId - 1)
if (prevBatchOff.isDefined) {
prevBatchOff.get.toStreamProgress(sources).foreach {
case (src: Source, off) => src.commit(off)
case (reader: MicroBatchReader, off) =>
reader.commit(reader.deserializeOffset(off.json))
}
} else {
throw new IllegalStateException(s"batch $currentBatchId doesn't exist")
}
}
// It is now safe to discard the metadata beyond the minimum number to retain.
// Note that purge is exclusive, i.e. it purges everything before the target ID.
if (minLogEntriesToMaintain < currentBatchId) {
offsetLog.purge(currentBatchId - minLogEntriesToMaintain)
commitLog.purge(currentBatchId - minLogEntriesToMaintain)
}
}
作业恢复的时候，如果offset checkpoint文件存在，那么sss会解析当前批次的id，它对应的要处理的offsets，以及已经commit的N-1批次的offsets，
这时候sss再检查这个第N批有没有处理完毕，即看一下最后commit的offset是不是跟N批的offset相同，如果相同，那么就会执行N+1新批次的处理，比如上次最后执行到1102批，那么解析出来发现1102批处理完成了，那么批次从1103批开始执行
否则重做1102批次
Data sinks
sinker要幂等，同时sss还提供一个commitLog，它用来记录所有的已经完成的batch的id，跟offsetLog一样，这俩都可以retension
trigger一批之后，总是先写offsetlog，然后处理，处理完之后写commitlog
前面提到了offset的错误恢复，显然，会有可能会重复消费一批数据进行处理，导致到达sinker的数据出现重复，eoc因此要求sinker必须实现幂等，sinker自己去重，比如写key -value类型的数据库，redis等，重复的数据并不影响结果
sss的状态管理
状态管理仅仅给应用提供了at-least once的支持，要实现eoc还需要sinker是幂等的，这跟flink的数据加barrier对齐后checkpoint不同，flink等于是框架层面实现了eoc，当然flink也要求sinker必须是幂等的，否则还是有可能有重复数据，比如kafka-fllink-kafka，因为写给kafka sinker的那一批结果，虽然不用flink重新计算，但是kafka如果没有开启事务，那么夸session的producer无法保证幂等，也就是不知道要写的结果数据，到底成功写进去了几条。
spark的状态管理就是指持久化保存在checkpointLocation位置的那些数据
包括四类
1、数据源的信息，因为支持多种数据源，所有要知道你用了什么数据源
2、数据源的offsetLog
3、commitLog
4、应用程序内部的状态（统计状态等，用户作业逻辑的状态，可能会非常多，非常大，比如你groupby url之类的试试）
前3个状态信息，都是文本格式保存的，带有版本信息，防止被不同版本的spark处理，破坏元数据等
正常处理流程是先commit offset，再处理，被sinker完全处理后 再写commitlog
这种情况下，在恢复的时候，加载最后commit的offsetLog,然后通过commitLog判断那一批有没有被正确处理
处理了，那么从新的offset开始处理，如果没有，那么，就要重新做
应该是按照微批做原子更新的，如果本批次没有完成成功写入commitLog，是可以回滚的
状态管理跟flink的区别
整体上sss的这种状态管理跟flink类似，spark因为是微批，那么就可以做批的原子状态管理，flink因为是连续的流，所以必须用barrier机制同步各个算子的状态，也相当于利用barrier实现了微批，只不过flink的微批是“异步的”，就是不用等你这一批执行完，就可以不断的执行下一批，而sss的是“同步的”，显然异步的似乎效率更高一些，但是checkpoint如果太频繁，频繁等待barrier一致的话，也会有很多算子干等着啥也不干，协调效率可能需要根据场景自行调优