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Spark Streaming概述
Spark Streaming 初始化过程
Spark Streaming Receiver启动过程分析
Spark Streaming 数据准备阶段分析（Receiver方式）
Spark Streaming 数据计算阶段分析
SparkStreaming Backpressure分析
Spark Streaming Executor DynamicAllocation 机制分析
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1、流式计算分类
目前，流式计算的实现方案有如下两种模型：
⑴连续算子模型(continuous operator model)，连续算子模型中数据流被表达成算子图。数据被一个算子处理后，发送给另一个算子做进一步处理,如Storm, S4等;
⑵批量流式计算模型，这类模型将流入的数据流按固定时间片分割为一系列数据块，并按时间窗口将流式计算分解成一连串短小的批处理作业，各批处理作业处理落在其时间窗口内的数据集合。如Spark Streaming,Comet等;
2、Spark Streaming概述
Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵，是一种构建在Spark上的实时计算框架，它将流式计算分解成一系列短小的批处理作业，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。其隶属批量流式计算模型, 其处理流程如下：
Spark Streaming接收源源不断的数据流，并将数据流按切片间隔（BlockInterval）进行切片，并按时间窗口（BatchInterval）将流式计算分解成一连串短小的批处理作业，各批处理作业处理落在其时间窗口内的数据集合。批处理作业以批处理的方式执行，并输出执行结果。
Spark Streaming 对数据计算的过程可以分解为数据准备和数据计算两个阶段。后序章节会就两个阶段分别进行分析。
3、 DStream介绍
DStream 是Spark Streaming中一个关键的程序抽象，表示从数据源获取持续性的数据流，并提供DStream之间的转换算子：Transformation与Output算子（分别与RDD的Transformation与action算子对应），DStream之间的的转换所形成的依赖关系类似于RDD之间的依赖。其InputDStream与OutputDStream信息会保存在DStreamGraph中（DstreamGraph在StreamingContext创建时初始化），DStreamGraph会定期生成RDD DAG，因此，DStream可以代表一系列连续的RDD，如下图所示：
另外， DStream之间的Transformation操作也同RDD的Transformation类似，属于延迟操作。
4、Spark Streaming应用示例
Spark Streaming应用程序（WordCount）实现如下：
val conf = new SparkConf().setAppName("wordCount").setMaster("local[4]")
val sc = new SparkContext(conf)
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(10))
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 8585, StorageLevel.MEMORY_ONLY)
val words = lines.flatMap(_.split(" ")).map(w => (w,1))
val wordCount = words.reduceByKey(_+_)
wordCount.print
ssc.start()
