Spark Streaming为什么按固定间隔安排批次？

Question

Spark Streaming文档Setting the Right Batch Interval建议最佳批处理间隔作为反复试验。即“将其设置得足够大，并逐渐减小直到它足够”。当批处理间隔略大于批处理时间时，避免积累延迟。

但是，Spark Streaming框架按固定的时间间隔计划批处理的原因是什么？例如，Spark Streaming GUI以3分钟的批处理间隔显示完成的批处理：

我们假设配置错误，上面的作业以 10分钟（而不是3）的批处理间隔重新配置。然后每10分钟（17：00、17：10、17：20等）安排批次。而处理时间大约接近3分钟。这是否意味着执行者将在闲置7分钟后不做任何事，直到批处理间隔时间过去了？而且每批都这样，这意味着2/3的分配资源被浪费在这项工作上。

问题1 ：在分配的时间之前完成处理后，Spark可以立即处理下一批吗？

问题2 ：请注意，批处理时间很好地舍入为hh：00，并以批处理间隔的倍数递增。例如，如果批处理间隔为5分钟。批处理时间将被设置为h：00，h：05，h：10等。这种舍入的合理性是什么？