SparkStreaming概述
SparkStreaming概述
1.1 Spark Streaming是什么
Spark流使得构建可扩展的容错流应用程序变得更加容易。
Spark Streaming用于流式数据的处理。Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等。
和Spark基于RDD的概念很相似,Spark Streaming使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示,叫作DStream。DStream 是随时间推移而收到的数据的序列。在内部,每个时间区间收到的数据都作为 RDD 存在,而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。所以简单来将,DStream就是对RDD在实时数据处理场景的一种封装。
1.2 Spark Streaming的特点
易用
容错
易整合到Spark体系
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