作为Spark负责流计算的核心组件，Spark Streaming是整个Spark学习流程当中非常重要的一块。对于Spark Streaming，作为Spark流计算的实际承载组件，我们也需要更全面的掌握。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Spark Streaming实际应用。
一、关于Spark Streaming
实际上来说，Spark进行数据计算处理，是继承了Hadoop MapReduce的理念，因此从实质定性来说，Spark仍然是一个批处理框架，而非流处理框架。
Spark Streaming由于其本身的扩展性、高吞吐量以及容错能力等特性，能够提供近实时的数据处理。简单来说，Spark Streaming是因为批处理的速度较快而达到了类似实时的效果。
Spark Streaming的近实时处理，也可以理解为微批实时处理，将不断输入的数据流先进行分批，就像坐电梯一样，把一批数据装入电梯，然后一批批的去输送，每一批的间隔是以秒级别的。
二、Sparkstreaming应用场景
基于Spark Streaming优秀的性能表现，在很多的企业级应用场景，如网站监控和网络监控、异常监测、网页点击、用户行为、用户迁移等，都能够给出合理的解决方案。
总的来说，Spark Streaming适用于：
不要求纯实时，不要求强大可靠的事务机制，不要求动态调整并行度的类似场景当中；其次是如果项目需求除了实时计算，还有一定量的批处理任务，那么Spark streaming也能很好地解决。
三、Spark Streaming程序结构
Spark Streaming功能结构上通常包含以下五部分——
1、导入Spark Streaming相关包：
Spark Streaming作为Spark框架上的一个组件，具有很好的集成性。在开发Spark Streaming应用程序时，只需导入Spark Streaming相关包，无需额外的参数配置。
2、创建StreamingContext对象：
同Spark应用程序中的SparkContext对象一样，StreamingContext对象是Spark Streaming应用程序与集群进行交互的唯一通道，其中封装了Spark集群的环境信息和应用程序的一些属性信息。
3、创建InputDStream：
Spark Streaming需要根据数据源类型选择相应的创建DStream的方法。
4、操作DStream：
对于从数据源得到的DStream，用户可以调用丰富的操作对其进行处理。
5、启动与停止Spark Streaming应用程序：
在启动Spark Streaming应用程序之前，DStream上所有的操作仅仅是定义了数据的处理流程，程序并没有真正连接上数据源，也没有对数据进行任何操作，当ssc.start()启动后程序中定义的操作才会真正开始执行。
四、Spark Streaming优缺点
优点：
Spark Streaming基于Spark Core API，因此其能够与Spark中的其他模块保持良好的兼容性，为编程提供了良好的可扩展性；
Spark Streaming是粗粒度的准实时处理框架，一次读取完或异步读完之后处理数据，且其计算可基于大内存进行，因而具有较高的吞吐量；
Spark Streaming采用统一的DAG调度以及RDD，因此能够利用其lineage机制，对实时计算有很好的容错支持；
Spark Streaming的DStream是基于RDD的在流式数据处理方面的抽象，其transformations以及actions有较大的相似性，这在一定程度上降低了用户的使用门槛，在熟悉Spark之后，能够快速上手Spark Streaming。
缺点：
Spark Streaming是准实时的数据处理框架，采用粗粒度的处理方式，当batch time到时才会触发计算，这并非像Storm那样是纯流式的数据处理方式。此种方式不可避免会出现相应的计算延迟。
关于大数据入门，Spark Streaming实际应用，以上就为大家做了简单的介绍了。Spark在大数据学习当中，是非常重要的一部分，也是作为大数据开发工程师必备的技能点，值得多花时间去深入理解和掌握。
