概论
结构化流式查询使用微批处理引擎进行处理，该引擎将数据流作为一系列小批量作业处理，从而实现低至100毫秒的端到端延迟和完全一次的容错保证。但是，自Spark 2.3以来，我们引入了一种称为连续处理的新型低延迟处理模式，它可以实现低至1毫秒的端到端延迟，并且具有至少一次的保证。
编程模型
结构化流中的关键思想是将实时数据流视为连续追加的表。这导致新的流处理模型非常类似于批处理模型。您将流式计算表示为静态表上的标准批处理查询，Spark将其作为无界输入表上的增量查询运行。
基本概念
将输入数据流视为“输入表”。到达流的每个数据项都像一个新行被附加到输入表。
对输入的查询将生成“结果表”。每个触发间隔（例如，每1秒），新行将附加到输入表，最终更新结果表。每当结果表更新时，我们都希望将更改的结果行写入外部接收器。
“输出”定义为写入外部存储器的内容。输出可以以不同的模式定义：
（1）完全模式（Complete Mode）
整个更新的结果表（Result Table）将被写入到外部存储。这取决于外部连接决定如何操作整个表的写入。
（2）追加模式（Append Mode）
只有从上一次触发后追加到结果表中新行会被写入到外部存储。适用于已经存在结果表中的行不期望被改变的查询。
（3）更新模式（Update Mode）
只有从上一次触发后在结果表中更新的行将会写入外部存储（Spark 2.1.1之后才可用）。这种模式不同于之前的完全模式，它仅仅输出上一次触发后改变的行。如果查询中不包含聚合，这种模式与追加模式等价的。