Spark Streaming简介  

       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”)。

       DStream 可以从各种输入源创建，比如 Flume、Kafka 或者 HDFS。创建出来的DStream 支持两种操作，一种是转化操作(transformation)，会生成一个新的DStream，另一种是输出操作(output operation)，可以把数据写入外部系统中。DStream 提供了许多与 RDD 所支持的操作相类似的操作支持，还增加了与时间相关的新操作，比如滑动窗口。

Spark Streaming简介
1、SPark Streaming是Spark中一个组件，基于Spark Core进行构建，用于对流式进行处理，类似于Storm。
2、Spark Streaming能够和Spark Core、Spark SQL来进行混合编程。
3、Spark Streaming主要关注：
      1、Spark Streaming 能接受什么数据？ kafka、flume、HDFS、Twitter等。
      2、Spark Streaming 能怎么处理数据？ 无状态的转换（前面处理的数据和后面处理的数据没啥关系）、有转换转换（前面处理的数据和后面处理的数据是有关系的，比如叠加关系）

Spark Streaming实现
1、Spark Streaming 采用“微批次”架构。
2、对于整个流式计算来说，数据流你可以想象成水流，微批次架构的意思就是将水流按照用户设定的时间间隔分割为多个水流段。一个段的水会在Spark中转换成为一个RDD，所以对水流的操作也就是对这些分割后的RDD进行单独的操作。每一个RDD的操作都可以认为是一个小的批处理（也就是离线处理）。

Spark Streaming DStream简介
1、DStream是类似于RDD和DataFrame的针对流式计算的抽象类。在源码中DStream是通过HashMap来保存他所管理的数据流的。K是RDD中数据流的时间，V是包含数据流的RDD。
2、对于DStream的操作也就是对于DStream他所包含的所有以时间序列排序的RDD的操作。

Spark Streaming 用法
1、通过StreamingContext来进入Spark Streaming。可以通过已经创建好的SparkContext来创建SparkStreaming。

scala> val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))

Spark Streaming 的输入

1、 文件数据源
     1、Spark Streaming通过streamingContext.fileStream[KeyClass, ValueClass, InputFormatClass](dataDirectory) 这个方法提供了对目录下文件数据源的支持。
      2、如果文件是比较简单的文本文件，可以使用 streamingContext.textFileStream(dataDirectory)  来代替。

scala> val lines = ssc.textFileStream("hdfs://master01:9000/data/")

        3、文件数据源目前不支持嵌套目录：
                     1、 文件需要有相同的数据格式
         2、文件进入 dataDirectory的方式需要通过移动或者重命名来实现
         3、一旦文件移动进目录，则不能再修改，即便修改了也不会读取新数据。
 
2、自定义Receiver
    1、需要新建一个Class去继承Receiver，并给Receiver传入一个类型参数，该类型参数是你需要接收的数据的类型。
    2、需要去复写Receiver的方法： onStart方法（在Receiver启动的时候调用的方法）、onStop方法（在Receiver正常停止的情况下调用的方法）
    3、可以在程序中通过streamingContext.receiverStream( new CustomeReceiver)来调用你定制化的Receiver。

3、RDD数据源
     1、可以通过StreamingContext.queueStream(rddQueue)这个方法来监控一个RDD的队列，所有加入到这个RDD队列中的新的RDD，都会被Streaming去处理。

4、Spark Streaming和Kafka的集成