使用PySpark进行Spark流式处理

我有一个Spark Streaming应用程序（pyspark），在其中我从后端数据中心监视应用程序通过Kafka端点接收消息（警报），如下所示。

时间T：{操作：“插入”，alarmId：.....，alarmName：.....，alarmType：.....，///} 时间T + 1：{操作：“更新”，与上面相同...} 时间T + 2：/// .... 时间T + n：{操作：“删除”，与上面相同...}

肯定会插入和删除，而更新则发生0 ..许多次。

如果有新警报，它首先以“插入”消息的形式出现，然后随后的“更新”消息也将在“插入”之后到达相同警报ID的流中，以提供同一警报的更新。清除警报后，删除就会到达。

我的业务问题是，每当有新警报消息“插入”到达时，我都需要检查以下“更新”，以及是否在下一个 Y 分钟，我需要创建一个票证（新消息）并将其自动发送到另一个工作流应用程序（使用REST API）。

我的问题是，如果要通过Spark Streaming解决此问题，应在此处应用哪种类型的窗口？如何确保此资格认证流程运行稳定？例如我不希望在X + 1次之后再次提出票证，因为它在X次发生时已经被提出。