我们的场景是通过spark-streaming读取kafka数据，实时持久化到hdfs上。并按day和hour分区。就像这种格式：

kafka：0.10.2.0

hdfs：2.7.3

spark：2.2.0

核心代码如下：

repartition是由于生成文件数量过多，合理合并分区能减少。如果用coalesce会导致任务不能并行（如果是1， 就那就只有一个node运行）。

checkpoint能保证任务挂掉，在kafka数据没有过期前重启能继续正确的运行。但是超过时间会报错Kafka OffSetOutOfRange而导致失败。如果此时你删掉checkpoint dir，任务能正常执行但是会发现它并不会去读取kafka分区的数据。这是因为还有一个地方记录着你的流式处理元信息。

它记录着你流式批次信息，如果不删除，spark-streaming会认为你一直在提交过期的job，导致数据不被处理。

当然，这只是结构化流一点使用心得。更多的文档信息在https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-kafka-integration.html