介绍完了SparkSQL，接下来让我们推开SparkStreaming的大门，接收新知识的洗礼。跟刚入坑SparkSQL时一样，让我们来回顾一下Spark的内置模块。
官网： http://spark.apache.org/streaming/
一. 什么是Spark Streaming
Spark Streaming 是 Spark 核心 API 的扩展, 用于构建弹性, 高吞吐量, 容错的在线数据流的流式处理程序. 总之一句话: Spark Streaming 用于流式数据的处理
数据可以来源于多种数据源: Kafka, Flume, Kinesis, 或者 TCP 套接字. 接收到的数据可以使用 Spark 的负责元语来处理, 尤其是那些高阶函数像: map, reduce, join, 和window.
最终, 被处理的数据可以发布到 FS, 数据库或者在线dashboards.
另外Spark Streaming也能和MLlib（机器学习）以及Graphx完美融合.
在 Spark Streaming 中，处理数据的单位是一批而不是单条，而数据采集却是逐条进行的，因此 Spark Streaming 系统需要设置间隔使得数据汇总到一定的量后再一并操作，这个间隔就是批处理间隔。批处理间隔是 Spark Streaming 的核心概念和关键参数，它决定了 Spark Streaming 提交作业的频率和数据处理的延迟，同时也影响着数据处理的吞吐量和性能。
Spark Streaming 提供了一个高级抽象: discretized stream(SStream), DStream 表示一个连续的数据流.
DStream 可以由来自数据源的输入数据流来创建, 也可以通过在其他的 DStream 上应用一些高阶操作来得到.
在内部, 一个 DSteam 是由一个个 RDD 序列来表示的.
二. Spark Streaming特点
- 1. 易用
通过高阶函数来构建应用
- 2. 容错
- 3. 易整合到 Spark 体系中
- 4. 缺点
Spark Streaming 是一种“微量批处理”架构, 和其他基于“一次处理一条记录”架构的系统相比, 它的延迟会相对高一些.
三. SparkStreaming 架构
背压机制
Spark 1.5以前版本，用户如果要限制 Receiver 的数据接收速率，可以通过设置静态配制参数spark.streaming.receiver.maxRate的值来实现，此举虽然可以通过限制接收速率，来适配当前的处理能力，防止内存溢出，但也会引入其它问题。比如：producer数据生产高于maxRate，当前集群处理能力也高于maxRate，这就会造成资源利用率下降等问题。
为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力，1.5版本开始 Spark Streaming 可以动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力。背压机制（即Spark Streaming Backpressure）: 根据 JobScheduler 反馈作业的执行信息来动态调整 Receiver 数据接收率。
通过属性spark.streaming.backpressure.enabled来控制是否启用backpressure机制，默认值false，即不启用。
本次的分享就到这里了
