~spark stream的工作原理是接收实时输入数据流生成表示RDD序列的Dstream，由spark引擎处理生成按批次的结果流。
~Dstream也提供类似RDD的各种算子，实际上在Dsream上的算子也会传递给起内部的一系列RDD。
DStream 中 有一个HashMap[Time,RDD[T]]类型的对象 generatedRDDs，其中Key为作业开始时间,RDD为该DStream对应的RDD
~Dstream的类型保护InputDstream,TransformedDstream,OutputDstream，其中OutputStream的操作触发job的执行。
~spark stream的流接收器是通过SparkContext.makeRdd方法把receivers集合作为一个RDD[Receiver]进行分区，这样receiver就随着RDD一样分布在各个executor上。这是由Spark Streaming框架完成调度过程而不是Spark内核框架。这样做的目的就是为了避免Spark内核将Receiver当做普通的job而将多个Receiver调度到同一个节点上,例如spark stream+kafka的策略应该是为每个kafka分区分配一个receiver（待验证）
~spark stream v storm:
spark stream使用场景更多，流计算，大数据批处理，sql查询，图计算，机器学习等，storm只适合实时性要求很高的流计算。spark stream因为是批处理，其吞吐量大，容错性也高。
~Driver端的ReceiverTracker管理所有Executor上的Receiver任务，他有一个ReceiverTrakerEndpoint 消息通讯体，这个消息通讯体在startReceiver方法中提交Receiver的job在具体Executor上运行，并接受Executor端发送过来的消息（比如注册Receiver）,在Executor端有一个ReceiverSupervisor专门管理Receiver，负责Receiver的注册启动与ReceiverTracker的信息交互
~spark stream大概工作原理
》根据策略为输入源创建多个接收器receiver，所有receiver由driver上的ReceiverTracker跟踪管理，
并以RDD的形式通过Spark Stream框架分布在多个executor上。
》receiver接收数据源的数据，一边保存数据至各个executor上的block块上，一边像ReceiverTracker汇报已保存的数据块。
》spark streaming在driver端根据时间段将数据块生成RDD序列并以Dstream形式展示，由outputDstream触发job，并生成DAG，生成Task序列化后传至至各个executor执行。
~spark stream receiver的接收流程，如下图所示
》Receiver将接收的流数据存入BlockGenerator的currentBuffer中
》BlockGenerator中的定时器recurring timer以时间间隔将数据封装为Block，存入BlockGenerator额blocksForPush队列中
》BlockGenerator中的blockPushingThread将blocksForPush队列中的数据通过BlockManager存入各个executor中的block中，同时把相应的blockID等元数据返回给Driver层ReceiverTrack
