Spark Streaming原理与代码实例讲解
关键词：
Spark Streaming、流式计算、微批处理、Dstream、Receiver
1. 背景介绍
随着大数据时代的到来，对实时数据处理的需求日益增加。传统的批处理模式已经无法满足业务对实时性的要求。Spark Streaming作为一种基于Spark的流式计算框架，能够以接近实时的速度处理大规模的数据流，并提供了丰富的流式计算API，为用户提供了一种简单易用的流式数据处理方案。
2. 核心概念与联系
Spark Streaming的核心概念包括：
2.1 Dstream
Dstream（Discretized Stream）是Spark Streaming的基本抽象单元，表示连续的数据流。Dstream由一系列RDD组成，每个RDD代表一个时间区间内收集的数据。
2.2 Receiver
Receiver是Spark Streaming用于接收外部数据源输入数据的组件。Spark Streaming支持多种数据源，如Kafka、Flume、Kinesis等。
2.3 微批处理
Spark Streaming采用微批处理的方式处理数据流。它会将连续的数据流划分成多个批次，然后对每个批次进行处理。这种方式兼顾了
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140238592
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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