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Sparkstreaming在各种流程处理框架生态中占着举足轻重的位置，但是不可避免地也会面对网络波动带来的数据延迟的问题，所以必须要进行增量数据的累加。在更新Spark应用的时候或者其他不可避免的异常宕机的时候，增量累加会带来重复消费的问题，在一些需要严格保证exactonce的场景下，这个时候我们就需要进行离线修复，从而保证exactonce语义，本文将针对这个问题，提供一些常见的解决方案和处理方式。下图中展示了数据延迟的一个场景：在讨论解决消息乱序问题之前，需先定义时间和顺序。在流处理中，时间的概念有两个：Eventtime：Eventtime是事件发生的时间，经常以时间戳表示，并和数据

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