StructedStreaming消费Kafka数据突然存储不到HDFS

StructedStreaming消费Kafka数据存储到HDFS中，以前正常存储，突然就存储不进去了，可以新建文件夹，但是数据写入不进去了。
分析：通过流写出到控制台，能消费数据，说明消费正常，但是就是写不进HDFS中，说明写时不能触发HDFS保存。

val query = spark.sql(sql)
    .writeStream
    .format("console")
    .outputMode("append")
    .start()

网上也没找到相关解决方案，所以自己只能考虑，换种写数据的方式，通过foreachBatch这种方式，可以对每一条流进行触发。
foreachBatch允许在每个微批次的输出上进行任意操作和自定义逻辑。
foreachBatch(…)允许您指定对流式查询的每个微批次的输出数据执行的函数。从 Spark 2.4 开始，Scala、Java 和 Python 都支持这一点。它有两个参数：一个 Dataframe 或 Dataset，其中包含微批次的输出数据和微批次的唯一 ID。
using-foreach-and-foreachbatch - 官网详解

// 原来写数据方式
val query = spark.sql(sql)
    .coalesce(1)
    .writeStream
    .format("parquet")
    .outputMode("append")
    .option("truncate", "false")
    .option("path", hdfs_save_path)
    .option("checkpointLocation", checkPointDir)
    .partitionBy("part_date")
    .trigger(Trigger.ProcessingTime("1 minutes"))
    .queryName("game_event")
    .start()

// 修改为foreachBatch的方式
 val query = spark.sql(sql)
            .coalesce(1)
            .writeStream.foreachBatch((batchDF: Dataframe, batchId: Long) =>
            batchDF.
              write.format("parquet")
              .mode("append")
              .partitionBy("part_date")
              .save(hdfs_save_path))
            .outputMode("append")
            .option("checkpointLocation", checkPointDir)
            .trigger(Trigger.ProcessingTime("1 minutes"))
            .queryName("game_event")
            .start()

修改后，意外的发现可以正常些数据了。

修改写入方式后，有可能还会报一个

Offsets out of range with no configured reset policy for partitions

错误。
解决方案：
将checkPointDir更换一个目录，或者将原来checkPointDir目录中的数据全部清掉。