SparkStreaming简介

1. 什么是SparkStreaming

SparkStreaming是流式处理框架，是Spark API的扩展，支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理，实时数据的来源可以是：Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets，并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。例如：map,reduce,join,window 。最终，处理后的数据可以存放在文件系统，数据库等，方便实时展现。

2. 为什么会引入SparkStreaming？

数据的价值随着时间的流逝而降低，数据发生时必须尽快处理，Spark的DStream和RDD结合提出了目前最好的解决方案。

3. Spark工作原理：

Spark Streaming把Kafka、Flume、HDFS、Socket等系统作为流处理的数据来源，把接收实时输入数据流用时间切片的方式把数据分为一个个小的Batch，然后把这些Batch交给Spark引擎去处理。

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