Spark Structured Streaming端到端延迟优化实践指南在金融交易、在线广告投放或物联网数据采集等实时场景中，数据从源（Kafka、Socket、文件系统等）采集、计算到结果写出，全流程端到端延迟需控制在1秒以内。实践中，我们发现Spark Structured Streaming在大规模、高吞吐量情况下，默认微批处理和Shuffle阶段会带来较高延迟。本指南结合真实生产环境，围绕微批间隔、调度流程、Shuffle优化、状态管理等方面，详解端到端延迟优化方案，并提供可运行的代码示例和集群配置建议。