Apache Spark Streaming的优点：
（1）优势及特点
1）多范式数据分析管道：能和 Spark 生态系统其他组件融合，实现交互查询和机器学习等多范式组合处理。
2）扩展性：可以运行在 100 个节点以上的集群，延迟可以控制在秒级。
3）容错性：使用 Spark 的 Lineage 及内存维护两份数据进行备份达到容错。 RDD通过 Lineage 记录下之前的操作，如果某节点在运行时出现故障，则可以通过冗余备份数据在其他节点重新计算得到。
对于 Spark Streaming 来说，其 RDD 的 Lineage 关系如图 3 所示，图中的每个长椭圆形表示一个 RDD，椭圆中的每个圆形代表一个 RDD 中的一个分区（Partition），图中的每一列的多个 RDD 表示一个 DStream（图中有 3 个 DStream）， t=1 和 t=2 代表不同的分片下的不同 RDD DAG。图中的每一个 RDD 都是通 过 Lineage 相 连 接 形 成 了 DAG， 由 于 SparkStreaming 输入数据可以来自于磁盘，例如 HDFS（通常由三份副本）也可以来自于网络（Spark Streaming 会将网络输入数据的每一个数据流复制两份到其他的机器）都能通过冗余数据及 Lineage 的重算机制保证容错性。所以 RDD 中任意的 Partition 出错，都可以并行地在其他机器上将缺失的 Partition 重算出来。
图 3 Spark Streaming 容错性
4）吞吐量大：将数据转换为 RDD，基于批处理的方式，提升数据处理吞吐量。图4 是 Berkeley 利用 WordCount 和 Grep 两个用例所做的测试。
图4 Spark Streaming 与 Storm 吞吐量比较图
5）实时性： Spark Streaming 也是一个实时计算框架， Spark Streaming 能够满足除对实时性要求非常高（例如：高频实时交易）之外的所有流式准实时计算场景。目前Spark Streaming 最小的 Batch Size 的选取在 0.5 ～ 2s（对比： Storm 目前最小的延迟是100ms 左右）。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5725940.html，如需转载请自行联系原作者
