本节主要内容：
一、DStream与RDD关系的彻底的研究
二、StreamingRDD的生成彻底研究
Spark Streaming RDD思考三个关键的问题：
RDD本身是基本对象，根据一定时间定时产生RDD的对象，随着时间的积累，不对其管理的话会导致内存会溢出，所以在BatchDuration时间内执行完RDD操作后，需对RDD进行管理。
1、DStream生成RDD的过程，DStream到底是怎么生成RDD的？
2、DStream和RDD到底什么关系？
3、运行之后怎么对RDD处理？
所以研究Spark Streaming的RDD，RDD产生的全生命周期，产生、运行、运行后的管理尤其重要。
源码解读：
温馨提示：广播和计数器并不像看上去简单，在实际的最佳实践中，通过广播和计数器可以实现非常复杂的算法。
看代码逻辑，逻辑是一种想法，上述代码的socketTextStream，就可以想象数据的输入？，数据处理？数据怎么来？
在获得数据后进行一系列的transformations、最后进行foreachRDD的操作。
1、直接用foreachRDD 在这里面直接定义了对action操作，可以直接写对RDD处理的操作函数，如图：
2、从RDD的角度讲，操作DStream 的print函数，其实是转过来操作foreachRDD的print：
在RDD中操作action不会产生新的RDD，DStream和它完全对应，在DStream中操作action不会产生新的DStream。
foreachDStream是transformation操作，在整个Spark Streaming的操作中，foreachDStream不一定会触发job的执行
，但会触发Job的产生。
Job产生由timer产生，根据业务逻辑代码产生，和foreachDStream没什么关系。
1、foreachDStream和Job的执行没有关系，不会触发Job执行。
2、有foreachDStream执行会产生Job是不对的，只根据框架来调度Job的执行。
foreachRDD的代码中对RDD的操作，如果没有action操作则不会执行action的操作。
foreachRDD是Spark Streaming的后门，直接对rdd的操作，背后封装成foreachRDD的操作。
总结：
在Spark Streaming的所有逻辑操作都是对DStream的操作，对DStream的操作其实就是对RDD的操作，DStream是RDD的模板。
后面的DStream对前面的DStream有依赖：
对map操作产生map的DStream：
基于DStream怎么产生rdd？通过batchInterval。研究DStream是怎么生成，看DStream的操作触发RDD的生成。
根据时间实例产生RDDs，和batchDuration对齐的，如：timer实例就是1秒，1秒生成一个RDD，
每个RDD对应一个Job，因为RDD就是DStream操作的时间间隔的最后一个RDD，后面的RDD对前面
的RDD有依赖关系，后面对前面有依赖可以推到出整个依赖链条。
看下官方：
计算从后往前推，计算只需要获取最后一个的RDD的句柄。根据时间从后往前找出
RDD的依赖关系，从而找出对应的空间关系。
看下generateRDD是怎么获取的？
后的rdd和batchDuration对应的rdd，DStream有个getOrComputer方法，根据batchDuration生成rdd的，可以是
缓存或计算级别算出来。
到此处，RDD变量生成了，但是并没有执行，只是在逻辑级别的代码，可以在框架级别进行优化管理。
注意：SparkStreaming实际上在没有输入数据的时候仍然会产生RDD，可以在此处修改源码，提升性能。
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