输入DStream和Receiver详解
输入DStream代表了来自数据源的输入数据流，除了文件数据流之外，所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象，Receiver用于接收数据，然后将数据存储在Spark的内存中，以供后续的操作使用。
SparkStreaming提供的数据源支持
- 基础数据源：StreamingContext API中直接提供了对这些数据源的支持，比如文件、Socket、Akka Actor等
- 高级数据源：诸如Kafka、Flume、Kinesis、Twitter等数据源，通过第三方工具类提供支持，这些数据源的使用需要引用其依赖
注意事项
- 如果要在实时计算应用中并行接收多条数据流，可以创建多个输入DStream，这样就会创建多个Receiver，从而并行地接收多个数据流。这里有一个问题，一个Spark Streaming应用程序的executor是一个长期运行的任务，所以它会独占分配给Spark Streaming应用程序的CPU core，所以只要Spark Streaming运行起来之后，这个节点上的CPU core数就没有办法给其他的应用所使用了，因为会被Receiver所独占
- 使用本地模式运行程序时，必须使用local[n]，n>=2绝对不能用local和local[1]，因为就会给执行输入DStream的executor分配一个线程，Spark Streaming底层的原理需要至少有两个线程，一个线程分配给Receiver接收数据，另一个线程用来处理接收到的数据。如果线程小于2的话，那么程序只会接收数据，不会处理数据
- 如果直接将Spark Streaming应用提交到集群上运行，需要保证有足够资源