引言
Structured Streaming非常显式的提出了Source、StreamExecution、Sink三个组件，并且在每个组件显式的做到fault-tolerant，由此得到整个streaming程序的end-to-end exactly-once guarantees。
具体到源码上，Source是一个抽象的接口trait Source，包括了Structured Streaming实现end-to-end exactly-once处理所一定需要提供的功能：
Structured Streaming只保留对可靠数据源的支持：
已经支持：
Kafka，具体实现是KafkaSource extends Srouce
HDFS-compatible file system，具体实现是FileStreamSource extends Source
RateStream，具体实现是RateStreamSource extends Source
Source：方法与功能
1.每个StreamExecution的批次最开始，会向Source询问当前Source的最新进度，即最新的offset。
（1）这里由StreamExecution调用Source的getOffset方法
（2）Kafka（KafkaSource）的具体getOffset实现，会通过在driver端的一个长时运行的consumer从kafka brokers处获取到各个topic最新的offsets，比如topicA_partition1:300, topicB_partition1:50, topicB_partition2: 60，并把offsets返回。
（3）HDFS-compatible file system（FileStreamSource）的具体offset实现，是先扫描一下最新的一组文件，给一个递增的编号并持久化下来，比如2->{c.txt, d.txt}，然后把编号2作为最新的offset返回
2.这个Offset给到StreamExecution会被StreamExecution持久化到自己的WAL里。
3.由Source根据StreamExecution所要求的start offset、end offset，提供在(start, end]区间范围内的数据
（1）这里是由StreamExecution调用Source的getBatch(start: Option[Offset], end: Offset): DataFrame
（2）这里的start offset和end offset，通常就是Source在上一个执行批次里提供的最新offset，和Source在这个批次里提供的最新offset；区间范围是左开右闭
（3）数据的返回形式是一个DataFrame（这个DataFrame目前只包含数据的描述信息，还没有发生实际的取数据操作）
4.StreamExecution触发计算逻辑logicalPlan的优化与编译
5.把计算结果写出给Sink
（1）注意这时才会由Sink触发实际的取数据操作，以及计算过程
6.在数据完整写出到Sink后，StreamExecution通知Source可以废弃数据；然后把成功的批次id写入到batchCommitLog
（1）这里由StreamExecution调用Source的commit方法
（2）commit方法主要帮助Source完成垃圾回收，如果外部数据源本身具有垃圾回收功能，如Kafka，那么在Source的具体实现commit上可以为空，留给外部数据源自己去管理
