Spark Streaming,本质上来说,是一个基于批的流式计算框架,支持Kafka、Flume及简单的TCP套接字等多种数据输入源,输入流接收器(Reciever)负责接入数据。
Spark Streaming在处理数据流之前,会按照时间间隔对数据流进行分段切分。Spark针对连续数据流的抽象,我们称为DStream(Discretized Stream)。DStream也可以被组织为DStreamGraph。Dstream本质上由一系列连续的RDD组成。
DStream是小批处理的RDD(弹性分布式数据集),RDD则是分布式数据集,可以通过任意函数和滑动数据窗口(窗口计算)进行转换,实现并行操作。
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