在 Lakeflow 管道中使用实时模式

实时模式支持超低延迟数据处理，端到端延迟低至 5 毫秒。 对需要立即响应流数据（例如欺诈检测和实时个性化）的操作工作负荷使用实时模式。

实时模式也可以在管道外部的结构化流中直接使用。 请参阅 结构化流式处理中的实时模式。

实时模式如何实现低延迟

实时模式在三个关键方面不同于标准连续处理：

• 长时间运行的批处理：系统在长时间运行的批处理中在源中可用时处理数据（默认值为 5 分钟）。
• 同时调度各阶段：所有查询阶段都会同时调度。 计算资源必须有足够的可用任务槽位来同时涵盖所有阶段。 请参阅 计算资源规格。
• 流式处理混排：数据在生成阶段后立即传递，而不是等待上游阶段完成，然后再启动下游阶段。

检查点间隔（通过 pipelines.trigger.interval 配置）控制状态和源偏移量被持久化到持久存储的频率。 较长的间隔可减少检查点开销，但会增加故障后的恢复时间，并延迟指标报告。 较短的间隔可提高持久性，但会增加开销。

实时模式和连续管道

实时模式是一种专用类型的连续触发器。 仍需要连续模式;实时模式在顶部添加了流级延迟优化。 若要使用实时模式，管道必须首先以连续模式运行。 随后，实时模式会在流级别进一步进行优化，以实现标准连续处理无法达到的亚秒级延迟。

启用实时模式需要三个配置步骤：

1. 将管道设置为连续模式。
2. 在管道级别启用实时模式。
3. 定义实时更新流。

Requirements

配置实时模式

步骤 1：将管道设置为连续模式

在管道设置中，将 管道模式 设置为 “连续”，或在管道 JSON 中设置它：

{
  "continuous": true
}

步骤 2：在管道级别启用实时模式

在管道设置中，在 高级 > Spark 配置下的 Spark 配置中添加以下键：

spark.databricks.streaming.realTimeMode.enabled = true

还可以在管道 JSON 中设置此值：

{
  "continuous": true,
  "spark_conf": {
    "spark.databricks.streaming.realTimeMode.enabled": "true"
  }
}

步骤 3：定义实时更新流

实时模式需要更新流。 使用 dp.create_sink() 定义输出目标，然后使用 @dp.update_flow 修饰器，并将 pipelines.trigger 设置为 "RealTime"，同时将 target 指向接收器。

from pyspark import pipelines as dp

# Define the output sink
dp.create_sink(
    "my_kafka_sink",
    "kafka",
    {
        "kafka.bootstrap.servers": "<bootstrap-servers>",
        "topic": "<output-topic>",
    }
)

# Define the real-time update flow targeting the sink
@dp.update_flow(
    name="my_rtm_flow",
    target="my_kafka_sink",
    spark_conf={
        "pipelines.trigger": "RealTime",
        "pipelines.trigger.interval": "5 minutes",  # optional; defaults to 5 minutes
    }
)
def my_real_time_flow():
    return (
        spark.readStream
            .format("kafka")
            .option("kafka.bootstrap.servers", "<bootstrap-servers>")
            .option("subscribe", "<input-topic>")
            .load()
    )

流级配置参数：

代码示例

Kafka 到 Kafka

从 Kafka 主题读取数据并将其写入 Kafka 输出目标：

from pyspark import pipelines as dp

dp.create_sink("kafka_output_sink", "kafka", {
    "kafka.bootstrap.servers": broker_address,
    "topic": output_topic,
})

@dp.update_flow(
    name="kafka_rtm_flow",
    target="kafka_output_sink",
    spark_conf={
        "pipelines.trigger": "RealTime",
        "pipelines.trigger.interval": "5 minutes",
    }
)
def kafka_rtm_flow():
    return (
        spark.readStream
            .format("kafka")
            .option("kafka.bootstrap.servers", broker_address)
            .option("subscribe", input_topic)
            .option("startingOffsets", "latest")
            .load()
            .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)", "timestamp")
    )

使用广播联接进行扩充

将 Kafka 流与静态查找表联接。 仅支持广播（流-静态）连接。 实时模式不支持流与流之间的联接。

from pyspark import pipelines as dp
from pyspark.sql.functions import broadcast, expr

dp.create_sink("enriched_output_sink", "kafka", {
    "kafka.bootstrap.servers": broker_address,
    "topic": enriched_output_topic,
})

@dp.update_flow(
    name="enriched_events_flow",
    target="enriched_output_sink",
    spark_conf={
        "pipelines.trigger": "RealTime",
        "pipelines.trigger.interval": "5 minutes",
    }
)
def enriched_events():
    lookup = spark.read.table("catalog.schema.lookup_table")
    return (
        spark.readStream
            .format("kafka")
            .option("kafka.bootstrap.servers", broker_address)
            .option("subscribe", input_topic)
            .load()
            .withColumn("event_key", expr("CAST(value AS STRING)"))
            .join(broadcast(lookup), expr("event_key = lookup_key"))
            .select("event_key", "lookup_value", "timestamp")
    )

聚合

使用有状态的 groupBy 按键对事件计数。 将 spark.sql.shuffle.partitions 设置为与有状态操作的输入分区数相匹配：

from pyspark import pipelines as dp
from pyspark.sql.functions import col

dp.create_sink("event_counts_sink", "kafka", {
    "kafka.bootstrap.servers": broker_address,
    "topic": output_topic,
})

@dp.update_flow(
    name="event_counts_flow",
    target="event_counts_sink",
    spark_conf={
        "pipelines.trigger": "RealTime",
        "pipelines.trigger.interval": "5 minutes",
        "spark.sql.shuffle.partitions": "8",
    }
)
def event_counts():
    return (
        spark.readStream
            .format("kafka")
            .option("kafka.bootstrap.servers", broker_address)
            .option("subscribe", input_topic)
            .load()
            .selectExpr("CAST(key AS STRING) AS event_type", "timestamp")
            .groupBy(col("event_type"))
            .count()
    )

支持的源和汇器

计算大小调整

如果计算有足够的任务槽，则可以为每个计算资源运行一个实时管道。 可用的任务槽必须涵盖所有查询阶段的所有任务。

如果未设置 maxPartitions，请使用 Kafka 主题中的分区数。

操作员支持

transformWithState 在实时模式下

transformWithState 在实时模式下受支持，但与微批处理存在以下差异：

• handleInputRows 每行调用一次，而不是每批每个键调用一次。 inputRows迭代器根据调用生成单个值。
• 不支持事件时间计时器。 如果一直没有数据到达，处理时间计时器会在长时间运行的批处理作业终止时触发。
• 不支持 transformWithStateInPandas。

实时模式下的 Pandas UDF

若要最大程度地减少 pandas UDF 的延迟，请设置为 spark.sql.execution.arrow.maxRecordsPerBatch1. 这以牺牲吞吐量为代价优化延迟。 如果吞吐量也很重要，请将此值设置为 100 或更高。

监视实时模式性能

实时模式会在StreamingQueryProgress中显示延迟指标，位于latencies字段下。 通过 StreamingQueryListener 或检查流式查询上的 lastProgress 属性来访问这些指标。

每个指标都报告为 p50、p90、p95 和 p99 百分位。

局限性

建议每个管道使用一个实时流。 允许多个流，但跨流的任务槽争用会增加延迟。

有关操作员和源限制的完整列表，请参阅 实时模式限制。

其他资源

• 实时模式概念
• 实时模式参考
• 触发式与连续管道模式
• 为管道配置经典计算资源