Spark Streaming ------ 有状态转化和无状态转化
无状态转化：
| 每次计算的时间，仅仅计算当前时间切片的内容，每个批次处理都不依赖于先前批次的数据。 |
如，每次只计算1s时间内产生的RDD。
有状态转化：
| 依赖之前的批次数据或者中间结果来计算当前批次的数据，不断的把当前的计算和历史时间切片的RDD进行累计。 |
如，计算某个单词出现的次数，需要把当前的状态与历史的状态相累加，随着时间的流逝， 数据规模会越来越大，包括updateStatebyKey()和window()
| 每次计算的时间，仅仅计算当前时间切片的内容，每个批次处理都不依赖于先前批次的数据。 |
如，每次只计算1s时间内产生的RDD。
| 依赖之前的批次数据或者中间结果来计算当前批次的数据，不断的把当前的计算和历史时间切片的RDD进行累计。 |
如，计算某个单词出现的次数，需要把当前的状态与历史的状态相累加，随着时间的流逝， 数据规模会越来越大，包括updateStatebyKey()和window()