用途：本技能面向使用 Spark Structured Streaming 构建生产级流式管道的场景，提供各主题的详细模式与最佳实践导航。
主要能力：涵盖 Kafka 流式接入（Kafka 到 Delta、Kafka 到 Kafka、实时模式）、流-流连接与流-静态连接、多目标写入与并行 MERGE、MERGE 性能与优化；配置方面涉及检查点管理、水位线、状态存储与 RocksDB 配置、触发器选择与成本优化；并附生产检查清单。
使用方式：文档给出基础 Kafka 到 Delta 的快速开始示例，主要 API 为 spark.readStream 读取 Kafka，经 from_json 解析后，用 writeStream 以 format("delta")、outputMode("append")、checkpointLocation、trigger(processingTime="30 seconds") 写出。各主题通过独立参考文件展开，如 kafka-streaming.md、stream-stream-joins.md、merge-operations.md 等。
适用场景：流式管道构建、Kafka 数据接入、流式写入 Delta、状态化处理与成本优化。
限制与要求：检查点需持久化到 UC volumes 而非 DBFS，每个流需唯一检查点；流式集群建议固定规格、不使用自动扩缩；需配置输入速率、延迟、批次时长监控；状态化操作需配置水位线；流-静态连接应使用左连接。其它细节资料暂未提供。