Spark Streaming 概念到开发！

1.1. 新的场景需求
●集群监控
一般的大型集群和平台, 都需要对其进行监控的需求。
要针对各种数据库, 包括 MySQL, HBase 等进行监控
要针对应用进行监控, 例如 Tomcat, Nginx, Node.js 等
要针对硬件的一些指标进行监控, 例如 CPU, 内存, 磁盘 等

1.2. Spark Streaming介绍
●官网 : http://spark.apache.org/streaming/
●概述
Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，具有高吞吐量和容错能力强等特点。

●Spark Streaming的特点
1.易用
可以像编写离线批处理一样去编写流式程序，支持java/scala/python语言。
2.容错
SparkStreaming在没有额外代码和配置的情况下可以恢复丢失的工作。
3.易整合到Spark体系
流式处理与批处理和交互式查询相结合。
1.3. 实时计算所处的位置

二，Spark Streaming原理
2.1. SparkStreaming原理
2.1.1. 整体流程
Spark Streaming中，会有一个接收器组件Receiver，作为一个长期运行的task跑在一个Executor上。Receiver接收外部的数据流形成input DStream

DStream会被按照时间间隔划分成一批一批的RDD，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。时间间隔的大小可以由参数指定，一般设在500毫秒到几秒之间。
对DStream进行操作就是对RDD进行操作，计算处理的结果可以传给外部系统。
Spark Streaming的工作流程像下面的图所示一样，接收到实时数据后，给数据分批次，然后传给Spark Engine（引擎）处理最后生成该批次的结果。

2.1.2. 数据抽象
Spark Streaming的基础抽象是DStream(Discretized Stream，离散化数据流，连续不断的数据流)，代表持续性的数据流和经过各种Spark算子操作后的结果数据流
●可以从以下多个角度深入理解DStream
1.DStream本质上就是一系列时间上连续的RDD

2.对DStream的数据的进行操作也是按照RDD为单位来进行的

3.容错性
底层RDD之间存在依赖关系，DStream直接也有依赖关系，RDD具有容错性，那么DStream也具有容错性
如图:每一个椭圆形表示一个RDD
椭圆形中的每个圆形代表一个RDD中的一个Partition分区
每一列的多个RDD表示一个DStream(图中有三列所以有三个DStream)
每一行最后一个RDD则表示每一个Batch Size所产生的中间结果RDD

4.准实时性/近实时性
Spark Streaming将流式计算分解成多个Spark Job，对于每一时间段数据的处理都会经过Spark DAG图分解以及Spark的任务集的调度过程。
对于目前版本的Spark Streaming而言，其最小的Batch Size的选取在0.5~5秒钟之间
所以Spark Streaming能够满足流式准实时计算场景，对实时性要求非常高的如高频实时交易场景则不太适合