一、spark Streaming是基于spark的流式批处理引擎
原理：将实时输入数据流以时间片为单位进行拆分，然后经过spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据
二、sparkStreaming作业流程
1.客户端提交作业后启动Driver（Driver是spark作业的Master）；
2.每个作业包含多个Executor，每个Executor以线程的方式运行task，Spark Streaming至少包含一个receiver task；
3.Receiver接收数据后生成Block，并把BlockId汇报给Driver，然后备份到另外一个Executor上；
4.ReceiverTracker维护Reciver汇报的BlockId；
5.Driver定时启动JobGenerator，根据Dstream的关系生成逻辑RDD，然后创建Jobset，交给JobScheduler；
6.JobScheduler负责调度Jobset，交给DAGScheduler，DAGScheduler根据逻辑RDD，生成相应的Stages，每个stage包含一到多个task；
7.TaskScheduler负责把task调度到Executor上，并维护task的运行状态；
8.当tasks、stages、jobset完成后，单个batch才算完成。
三、流式系统的特点：
1.低延迟。秒级或更短时间的响应
2.高性能
3.分布式
4.可扩展。伴随着业务的发展，数据量、计算量可能会越来越大，所以要求系统是可扩展的
5.容错。分布式系统中的通用问题，一个节点挂了不能影响应用
四、Spark Streaming 与 Strom
1、同一套系统，安装spark之后就一切都有了
2、spark较强的容错能力；strom使用较广、更稳定
3、storm是用Clojure语言去写的，它的很多扩展都是使用java完成的
4、任务执行方面和strom的区别是：
spark steaming数据进来是一小段时间的RDD，数据进来之后切成一小块一小块进行批处理
storm是基于record形式来的，进来的是一个tuple，一条进来就处理一下
5、中间过程实质上就是spark引擎，只不过sparkstreaming在spark之后引擎之上动了一点手脚：对进入spark引擎之前的数据进行了一个封装，方便进行基于时间片的小批量作业，交给spark进行计算
Streaming 程序基本步骤
1、创建输入DStream来定义输入源
2、通过对DStream应用转换操作和输出操作来定义流计算
3、用streamingContext.start()来开始接收数据和处理流程；start之后不能再添加业务逻辑。
4、通过streamingContext.awaitTermination()方法来等待处理结束（手动结束或因为错误而结束）
5、可以通过streamingContext.stop()来手动结束流计算进程