在AWS EMR中使用结构化流式处理时，建议应该将EMR集群配置为可伸缩的，这样可以在处理任务执行时进行自动缩放。但是，如果流式处理程序需要保持长时间运行并实时处理数据，则选择始终运行的常驻集群也是一种可行的解决方案。在此过程中，我们可以考虑以下步骤：

1. 创建常驻集群

在EMR控制台或使用AWS CLI创建一个持久的EMR集群（例如：标准EMR集群/Spark EMR集群）并选择运行结构化流式处理的软件配置选项。

2. 编写流式处理应用

使用Spark结构化流式处理API编写流式处理应用。

3. 提交Spark应用

使用以下命令将编写的应用程序提交到始终运行的EMR常驻集群：

spark-submit --class [class name] \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--num-executors [num_of_executors] \
--executor-cores [num_of_cores] \
--executor-memory [memory_size] \
/path/to/jar [application_parameters] 

4. 运行和监控Spark应用

运行在EMR常驻集群上的Spark应用可以使用以下命令监控：

yarn application -kill [application_id] 

请注意，始终运行的EMR集群会持续收取费用，因此需要相应的预算。