Spark-Streaming

流式计算:对无边界的数据进行连续不断的处理、聚合和分析流式计算应用场景
1.实时大屏
2.实时监控
3.实时风控
3.工业大数据模式一:原生流处理（Native)所有输入记录会一条接一条地被处理，上面提到的Storm和Flink都是采用的这种方式,但Flink还做了优化，通过设置缓冲块大小阈值/时间阈值毫秒级来触发数据块传输，可以平衡延迟和吞吐量，做到低延迟、高吞吐模式二：微批处理（Batch)
将输入的数据以某以时间间隔T，切分成多个微批量数据,然后对每个批量数据进行处理，Spark Streaming和StructedStreaming采用的是这种方式。record--->batch recordsSpark Streaming是Spark生态系统中的重要的框架,它建立在Spark Core之上
使用简单，容错性好，和spark无缝衔接SparkStreaming是一个基于SparkCore的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，最后，可以将处理后的数据存储到HDFS、数据库和实时仪表板，具有高吞吐量和容错能力强等特点核心思想是:微批处理，当时间间隔BatchInterval较小时（一般为秒级),就像在做"实时"处理SparkStreaming数据抽象:DStream是SparkStreaming提供的基本数据抽象,它表示一个连续的数据流,DStream由一系列的RDD表示，每个RDD都包含来自特定间隔的数据,每个微批就是一个RDD，这些个时间上连续的RDD就组成了DStream，所以DStream本质上就是一系列时间上的连续的RDD,即DStream => Seq(RDD)

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