Spark结构化流文件源开始偏移

有没有一种方法可以指定Spark结构化文件流源的起始偏移量？

我正在尝试从HDFS流式传输实木复合地板：

spark.sql("SET spark.sql.streaming.schemaInference=true")

spark.readStream
  .parquet("/tmp/streaming/")
  .writeStream
  .option("checkpointLocation", "/tmp/streaming-test/checkpoint")
  .format("parquet")
  .option("path", "/tmp/parquet-sink")
  .trigger(Trigger.ProcessingTime(1.minutes))
  .start()

如我所见，第一个运行是处理路径中检测到的所有可用文件，然后将偏移量保存到检查点位置并仅处理新文件，即接受期限并且在所看到的文件中不存在映射。

我正在寻找一种方法，如何指定起始偏移量或时间戳或选项数量，以在首次运行时不处理所有可用文件。

我有找的方法吗？

感谢@jayfah，据我所知，我们可以使用以下技巧来模拟Kafka“最新的”起始偏移量：

运行带有暖机流option("latestFirst", true)和option("maxFilesPerTrigger", "1")与检查站，假水槽和巨大的处理时间。这样，预热流将最新的文件时间戳保存到检查点。

option("maxFileAge", "0")使用相同的检查点位置，使用实际接收器运行实时流。在这种情况下，流将仅处理新近可用的文件。

很有可能这对于生产不是必需的，并且有更好的方法，例如重组数据路径等，但是至少我以此方式找到了我的问题的答案。