初学 Spark Streaming，请多指教

Spark Streaming是什么

Spark Streaming用于流式数据的处理。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。

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”)。

Spark Streaming特点

易用、容错、易整合到spark体系

SparkStreaming架构

Dstream入门

WordCount案例实操
1．需求：使用netcat工具向9999端口不断的发送数据，通过SparkStreaming读取端口数据并统计不同单词出现的次数
2．添加依赖

    org.apache.spark
    spark-streaming_2.11
    2.1.1

3．编写代码

package com.atguigu

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.SparkConf

object StreamWordCount {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.初始化Spark配置信息
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("StreamWordCount")

    //2.初始化SparkStreamingContext
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

    //3.通过监控端口创建DStream，读进来的数据为一行行
    val lineStreams = ssc.socketTextStream("hadoop102", 9999)

    //将每一行数据做切分，形成一个个单词
    val wordStreams = lineStreams.flatMap(_.split(" "))

    //将单词映射成元组（word,1）
    val wordAndOneStreams = wordStreams.map((_, 1))

    //将相同的单词次数做统计
    val wordAndCountStreams = wordAndOneStreams.reduceByKey(_+_)

    //打印
    wordAndCountStreams.print()

    //启动SparkStreamingContext
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

4．启动程序并通过NetCat发送数据：
[atguigu@hadoop102 spark]$ nc -lk 9999
hello atguigu
注意：如果程序运行时，log日志太多，可以将spark conf目录下的log4j文件里面的日志级别改成WARN。
WordCount解析
Discretized Stream是Spark Streaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark原语操作后的结果数据流。在内部实现上，DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据，如下图：

对数据的操作也是按照RDD为单位来进行的

计算过程由Spark engine来完成