在 Spark Structured Streaming 里，確實沒有像 DStream API 那樣的 commitAsync 讓你手動提交 Kafka offset。原因主要有以下幾個方面：

1. Structured Streaming 的 核心設計理念

Structured Streaming 是基于 批次（micro-batch）或連續流（continuous processing） 的 端到端 exactly-once 語義。

• Spark 在每個 micro-batch 的處理過程中，都會把 Kafka offset、算子狀態、輸出數據的 commit 進度 一起寫到 checkpoint 目錄。

• 這意味著 偏移量的提交和數據處理結果的提交是事務性綁定的。

• 如果允許用戶手動提交 offset，就會破壞這種綁定關系，Spark 無法再保證 "exactly-once"。

2. offset 的管理方式不同

在 Structured Streaming 中：

• offset 不直接提交到 Kafka（不像 Flink 那樣交互 Kafka 的 consumer group offset）。

• Spark 自己管理 offset，寫在 checkpoint 目錄（通常是 HDFS/S3）。

• 每次啟動時，Spark 會從 checkpoint 恢復 offset，而不是去 Kafka 的 __consumer_offsets。

3. 為什么不提供手動提交？

如果 Structured Streaming 提供手動提交 offset，可能會產生以下問題：

• 提前提交：offset 已提交，但 Spark job 崩潰 → 下次重啟時會丟數據。

• 延遲提交：Spark 已經 checkpoint 成功，但用戶忘了提交 offset → 下次重啟會重復消費，破壞 exactly-once。

• 不一致性：offset 與處理結果不一致，Spark 無法做全局恢復。

4. 官方的推薦做法

• 通過 checkpoint + write-ahead log 來管理 offset，無需人工干預。

• 如果你需要類似「手動控制 offset」的能力，可以：

  1. 使用 startingOffsets 參數指定 "earliest" / "latest" / 精確到 partition-offset 的 JSON。

  2. 每次啟動作業時，手動傳入你想要的 offset，Spark 會從那里開始消費。

  3. 結合 checkpoint 目錄，保證一致性。

5. 和 DStream 的區別

• 在 DStream API（老的 KafkaUtils.createDirectStream）里，用戶要自己管理 offset 提交，常見寫法就是 stream.foreachRDD(rdd -> { ...; commitAsync })。

• 但是 Structured Streaming 的目標是簡化用戶負擔，把 offset 管理、事務一致性全部交給框架。

6.總結

Structured Streaming 不允許手動提交 Kafka offset，是因為 offset 已經和 checkpoint 綁定在一起，Spark 負責全自動管理，用來保證 end-to-end exactly-once 語義。