1. Spark Streaming概述

1.1 什么是Spark Streaming

　　　　　　

　　　　　　Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。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。另外Spark Streaming也能和MLlib(机器学习)以及Graphx完美融合

　　　　　　

　　　　　　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”)

　　　　　　

1.2 为什么要学习Spark Streaming

　　　　　　1. 易用

　　　　　　

　　　　　　2. 容错

　　　　　　

　　　　　　3. 易整合到Spark体系

　　　　　　

1.3 Spark与Storm的对比

Spark	Storm
开发语言:Scala	开发语言:Clojure
编程模型:DStream	编程模型:Spout/Bolt