1.Spark Streaming
1.1 离线和实时概念
数据处理的延迟
离线计算
就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是Hadoop的MapReduce方式；
实时计算
输入数据是可以以序列化的方式一个个输入并进行处理的，也就是说在开始的时候并不需要知道所有的输入数据。与离线计算相比，运行时间短，计算量级相对较小。强调计算过程的时间要短，即所查当下给出结果。
1.2 批量和流式概念
数据处理的方式
批：处理离线数据，冷数据。单个处理数据量大，处理速度比流慢。
流：在线，实时产生的数据。单次处理的数据量小，但处理速度更快。
近年来，在Web应用、网络监控、传感监测等领域，兴起了一种新的数据密集型应用——流数据，即数据以大量、快速、时变的流形式持续到达。实例：PM2.5检测、电子商务网站用户点击流。
流数据具有如下特征：
数据快速持续到达，潜在大小也许是无穷无尽的
数据来源众多，格式复杂
数据量大，但是不十分关注存储，一旦经过处理，要么被丢弃，要么被归档存储
注重数据的整体价值，不过分关注个别数据
1.3 Spark Streaming
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的高度抽象算子如：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。
在 Spark Streaming 中，处理数据的单位是一批而不是单条，而数据采集却是逐条进行的，因此 Spark Streaming 系统需要设置间隔使得数据汇总到一定的量后再一并操作，这个间隔就是批处理间隔。批处理间隔是Spark Streaming的核心概念和关键参数，它决定了Spark Streaming提交作业的频率和数据处理的延迟，同时也影响着数据处理的吞吐量和性能。
和Spark基于RDD的概念很相似，Spark Streaming使用了一个高级抽象离散化流(discretized stream)，叫作DStreams。DStreams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DStreams是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。DStreams可以由来自数据源的输入数据流来创建, 也可以通过在其他的 DStreams上应用一些高阶操作来得到。
SparkStreaming原理
1.4 Spark Streaming特点
1.4.1 易用
1.4.2 容错
1.4.3 易整合到Spark体系
1.4.4 缺点
Spark Streaming是一种“微量批处理”架构, 和其他基于“一次处理一条记录”架构的系统相比, 它的延迟会相对高一些。
1.5 Spark Streaming架构‘
1.5.1 架构图
SparkStreaming架构图：
整体架构图：
1.5.2 背压机制
Spark 1.5以前版本，用户如果要限制Receiver的数据接收速率，可以通过设置静态配制参数“spark.streaming.receiver.maxRate”的值来实现，此举虽然可以通过限制接收速率，来适配当前的处理能力，防止内存溢出，但也会引入其它问题。比如：producer数据生产高于maxRate，当前集群处理能力也高于maxRate，这就会造成资源利用率下降等问题。
为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力，1.5版本开始Spark Streaming可以动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力。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。
通过属性“spark.streaming.backpressure.enabled”来控制是否启用backpressure机制，默认值false，即不启用。