Spark介绍（三）SparkStreaming

一、SparkStreaming简介

SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。

                                    

                                                                        Spark Streaming处理的数据流图

                                                      

                                                                              Spark Streaming构架

二、DStream简介

1.Dstream离散流由一系列连续的RDD组成，每个RDD都包含了确定时间间隔内的数据。

2.对DStream中数据的各种操作也是映射到内部的RDD上来进行的

3.Dstream的输入源包括基本源（文件系统和Socket（套接字）连接）和高级源（ Kafka、Flume、Kinesis、Twitter 等，额外增加类依赖）

三、DStream操作

1.1普通的转换操作：map、flatMap、flter、union、count、join等

1.2transform(func)操作：允许DStream 上应用任意RDD-to-RDD函数

1.3updateStateByKey操作：

1.4窗口转换操作： 允许你通过滑动窗口对数据进行转换，如countByWindow、 reduceByKeyAndWindow等，(批处理间隔、窗口间隔和滑动间隔)

2.输出操作:允许DStream的数据被输出到外部系统，如数据库或文件系统，有print()、foreachRDD(func)、saveAsTextFiles()、 saveAsHadoopFiles()等

3.持久化：通过persist()方法将数据流存放在内存中，有利于高效的迭代运算