Spark Streaming基础简介
批量计算和流计算
首先什么是静态数据和流数据？很多企业为了支持决策分析而构建的数据仓库系统，其中存放的大量历史数据就是静态数据。而流数据即数据以大量、快速、时变的流形式持续到达。
对于静态数据和流数据的处理，对应着两种截然不同的计算模式：批量计算和流计算
- 批量处理：充裕时间处理静态数据，如Hadoop。Hadoop设计的初衷是面向大规模数据的批量处理，每台机器并行运行MapReduce任务，最后对结果进行汇总输出。
- 流计算：实时获取来自不同数据源的海量数据，经过实时分析处理，获得有价值的信息。
流数据不适合采用批量计算，因为流数据不适合用传统的关系模型建模。流数据必须采用实时计算，响应时间为秒级。
流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而降低，如用户点击流。因此，当事件出现时就应该立即进行处理，而不是缓存起来进行批处理。为了及时处理流数据，就需要一个低延迟、可扩展、高可高的处理引擎。
对于一个流计算系统来说，它应达到如下需求：
- 高性能：处理大数据的基本要求，如每秒处理几十万条数据
- 海里式：支持TB级甚至是PB级的数据规模
- 实时性：保证较低的延迟时间，达到秒级别，甚至是毫秒级别
- 分布式：支持大数据的基本架构，必须能够平滑扩展
- 易用性：能够开速进行开发和部署
- 可靠性：能可靠地处理流数据
流计算处理流程
流计算的处理流程一般包含三个阶段：数据实时采集、数据实时计算、实时查询服务。
- 数据实时采集
数据实时采集阶段通常采集多个数据源的海量数据，需要保证实时性、低延迟与稳定可靠。
以日志数据为例，由于分布式集群的广泛应用，数据分散存储在不同的机器上，因此需要实时汇总来自不同机器上的日志数据。目前有许多互联网公司发布的开源分布式日志采集系统均可满足每秒数百MB的数据采集和传输需求，如：
- Facebook的Scribe
- LinkedIn的Kafka
- 淘宝的Time Tunnel
- 基于Hadoop的Chukwa和Flume
数据实时计算
数据实时计算阶段对采集的数据进行实时的分析和计算，并反馈实时结果。经流处理系统处理后的数据，可视情况进行存储，一便之后再进行分析计算。在实效性要求较高的场景中，处理之后的数据也可以直接丢弃。实时查询服务
经由流计算框架得出的结果可供用户进行实时查询、展示或存储。
传统的数据处理流程，用户需要主动发出查询才能获得想要的结果。而在流处理过程中，实时查询服务可以不断更新结果，并将用户所需要的结果实时推送给用户。
虽然通过对传统的数据处理系统你那个进行定时查询，也可以出现不断更新结果和结果推送，但通过这样的方式获取的结果，仍然是根据过去某一时刻的数据得到的结果，与实时结果有着本质的区别。
可见，流实例系统与传统的数据处理系统有如下不同：
- 流处理系统处理的是实时的数据，而传统的数据处理系统处理的是预先存储好的静态数据
- 用户通过流处理系统获取的是实时结果，而通过传统的数据处理系统，获取的是过去某一时刻的结果
- 流处理系统无需用户主动发出查询，实时查询服务可以主动将实时结果推送给用户
Spark Streaming
Spark Streaming设计
Spark Streaming可整合多种输入数据源，如Kafka、Flume、HDFS，甚至是普通的TCP套接字。经处理后的数据存储至文件系统、数据库，或显示在仪表盘里。
Spark Streaming的基本原理是将实时输入数据流以时间片（秒级）为单位进行拆分，然后经Spark引擎以类似批处理方式处理每个事件片数据。
Spark Streaming最主要的抽象是DStream（Discretized Stream, 离散化数据流），表示连续不断的数据流。在内部实现上，Spark Streaming的输入数据按照时间片（如1秒）分成一段一段，每一段数据转换为Spark中的RDD，这些分段就是Dstream，并且对DStream的操作都最终转变为对相应的RDD的操作。
Spark Streaming与Storm
Spark Streaming和Storm最大的区别在于，Spark Streaming无法实现毫秒级的流计算，而Storm可以实现毫秒级响应
Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Saprk的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算，另一方面，相比于Storm，RDD数据集更容易做高效的容错处理。
Spark Streaming采用的小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法，因此，方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。
Spark Streaming工作原理
在Spark中，一个应用（Application）由一个任务控制节点（Driver）和若干个作业（Job）构成，一个作业由多个阶段（Stage）构成，一个阶段由多个任务（Task）组成。
当执行一个应用时，任务控制节点会向集群管理器（Cluster Manger）申请资源，启动Executor，并向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行Task。
在Spark Streaming中，会有一个组件Receiver，作为一个长期运行的task跑在一个Executor上。每个Receiver都会负责一个input DStream(比如从文件中读取数据的文件流，比如套件字流，或者从Kafka中读取的一个输入流等等)。
Spark Streaming通过input DStream与外部数据源进行连接，读取相关数据。
编写Spark Streaming程序的基本步骤是：
- 通过创建输入DStream来定义输入源。
- 通过对DStream应用转换操作和输出操作来丁意思流计算
- 用streamingContext.start()来开始接收数据和处理流程
- 通过streamingContext.awaitTermination()方法来等待处理结束（手动结束或因为错误而结束）
- 可以通过streamingContext.stop()来手动结束流计算进程
如果要运行一个Spark Streaming程序，就需要首先生成一个StreamingContext对象，它是Spark Streaming程序的主入口。可以从一个SparkConf对象创建一个StreamingContext对象。
在Linux系统中，启动spark-shell，进入spark-shell以后，就已经获得了一个默认的SpakrContext，也就是sc。因此，可以采用如下方式来创建StreamingContext对象：
improt org.apache.spark.steraming._
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))如果是编写一个独立的Spark Streaming程序，而不是在spark-shell中运行，则需要通过如下方式创建StreamingContext对象：
import org.apache.spakr._
import org.apache.spark.streaming._
val conf = new SaprkConf(),setAppName("TestDStream").setMaster("local[2]")
val ssc = new SteamingContext(conf, Seconds(1))