是什么
Spark Streaming 用于流式数据的处理。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、 Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语 如：map、reduce、join、window 等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如 HDFS，数据库等。
数据结构
DStream 是随时间推移而收到的数据的序列。在内部，每个时间区间收 到的数据都作为 RDD 存在，而 DStream 是由这些 RDD 所组成的序列(因此得名“离散化”)。所以 简单来将，DStream 就是对 RDD 在实时数据处理场景的一种封装。
特点
易用
容错
易整合到 Spark 体系
架构图
背压机制
背压机制（即 Spark Streaming Backpressure）: 根据 JobScheduler 反馈作业的执行信息来动态调整 Receiver 数据接收率。
DStream 转换
DStream 上的操作与 RDD 的类似，分为 Transformations（转换）和 Output Operations（输 出）两种
无状态转化操作
无状态转化操作就是把简单的 RDD 转化操作应用到每个批次上，也就是转化 DStream 中的每 一个 RDD。
有状态转化操作
UpdateStateByKey 原语用于记录历史记录，有时，我们需要在 DStream 中跨批次维护状态(例 如流计算中累加 wordcount)。针对这种情况，updateStateByKey()为我们提供了对一个状态变量 的访问，用于键值对形式的 DStream。给定一个由(键，事件)对构成的 DStream，并传递一个指 定如何根据新的事件更新每个键对应状态的函数，它可以构建出一个新的 DStream，其内部数 据为(键，状态) 对。