用途：该技能面向使用 Spark Structured Streaming 构建生产级流式管道的场景，给出详细模式与最佳实践的导航。
主要能力：提供 Kafka 流式处理（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（写入多张表、并行 merge）、MERGE 操作（性能、并行 merge、优化）等模式参考；配置方面覆盖检查点管理、有状态操作（水位线、状态存储、RocksDB 配置）、触发与成本优化（触发选择、成本优化、RTM）；并附生产最佳实践清单。
使用方式：快速入门示例演示从 Kafka 读取、解析 JSON、写入 Delta 的写法，使用 readStream、kafka 格式与 kafka.bootstrap.servers、subscribe 选项，接着通过 from_json 与 select 处理数据，最后以 writeStream、delta 格式、append 输出模式、checkpointLocation 指向 /Volumes/catalog/checkpoints/stream、processingTime 触发 30 seconds 启动到目标表路径。
适用场景：需要构建流式管道、实现实时数据处理的生产工作负载，以及需要参考流连接、多目标写入、MERGE 与状态管理方案的工程团队。
限制：生产检查清单要求检查点位置持久（使用 UC volumes 而非 DBFS）、每个流使用唯一检查点、流处理采用固定大小集群而非自动扩缩、配置监控（输入速率、延迟、批次时长）、验证 exactly-once（txnVersion/txnAppId）、为有状态操作配置水位线、流-静态连接使用左连接而非内连接。详细各主题内容需查阅对应参考文档。