SparkStructStreaming流计算中的数据关联在上一讲，我们提到，StructuredStreaming会复用SparkSQL所提供的一切数据处理能力，比如数据抽取、过滤、分组聚合、关联、排序，等等。不过，在这些常规的数据处理类型中，有一类操作需要我们特别关注，它就是数据关联（Joins）。这主要是出

SparkStructStreamingWindow和Watermark前面我们介绍了tructuredStreaming的计算模型与容错机制。深入理解这些基本原理，会帮我们开发流处理应用打下坚实的基础。在“流动的WordCount”那一讲，我们演示了在StructuredStreaming框架下，如何做流处理开发的一般流程。