Spark Streaming支持實時數據流的可擴展(Scalable)、高吞吐(high-throughput)、容錯(fault-tolerant)的流處理(stream processing)。
特性如下：
• 可線性伸縮至超過數百個節點;
• 實現亞秒級延遲處理;
• 可與 Spark 批處理和交互式處理無縫集成;
• 提供簡單的API實現複雜算法;
• 更多的流方式支持，包括 Kafka、Flume、Kinesis、Twitter、ZeroMQ 等。
001、原理
Spark 在接收到實時輸入數據流後，將數據劃分成批次(divides the data into batches)，然後轉給 Spark Engine 處理，按批次生成最後的結果流(generate the final stream of results in batches)。
002、API
DStream：
DStream(Discretized Stream，離散流)是 Spark Stream 提供的高級抽象連續數據流。
組成：一個 DStream 可看作一個 RDDs 序列。
核心思想：將計算作為一系列較小時間間隔的、狀態無關的、確定批次的任務，每個時間間隔內接收的輸入數據被可靠存儲在集群中，作為一個輸入數據集。
特性：一個高層次的函數式編程 API、強一致性以及高校的故障恢復。
應用程序模板：
模板1
模板2
WordCount示例
Input DStream：
Input DStream 是一種從流式數據源獲取原始數據流的 DStream，分為基本輸入源(文件系統、Socket、Akka Actor、自定義數據源)和高級輸入源(Kafka、Flume等)。
Receiver：
每個 Input DStream(文件流除外)都會對應一個單一的 Receiver對象，負責從數據源接收數據並存入 Spark 內存進行處理。應用程序中可創建多個 Input DStream 並行接收多個數據流。
每個 Receiver 是一個長期運行在Worker或者 Executor 上的 Task，所以會佔用該應用程序的一個核(core)。如果分配給 Spark Streaming 應用程序的核數小於或等於 Input DStream 個數(即Receiver個數)，則只能接收數據，卻沒有能力全部處理(文件流除外，因為無需Receiver)。
Spark Streaming 已封裝各種數據源，需要時參考官方文檔。
Transformation Operation
常用Transformation
updateStateByKey(func)
updateStateByKey可對DStream中的數據按key做reduce，然後對各批次數據累加
WordCount的updateStateByKey版本
transform(func)
通過對原 DStream 的每個 RDD 應用轉換函數，創建一個新的 DStream。
官方文檔代碼舉例
Window operations
窗口操作：基於 window 對數據 transformation(個人認為與Storm的tick相似，但功能更強大)。
參數：窗口長度(window length)和滑動時間間隔(slide interval)必須是源DStream 批次間隔的倍數。
舉例說明：窗口長度為3，滑動時間間隔為2;上一行是原始 DStream，下一行是窗口化的 DStream。
常見 window operation
官方文檔代碼舉例
join(otherStream, [numTasks])
連接數據流
官方文檔代碼舉例1
官方文檔代碼舉例2
Output Operation
緩存與持久化：
通過 persist()將 DStream 中每個 RDD 存儲在內存。
Window operations 會自動持久化在內存，無需顯示調用 persist()。
通過網絡接收的數據流(如Kafka、Flume、Socket、ZeroMQ、RocketMQ等)執行 persist()時，默認在兩個節點上持久化序列化後的數據，實現容錯。
Checkpoint：
用途：Spark 基於容錯存儲系統(如HDFS、S3)進行故障恢復。
分類：
元數據檢查點：保存流式計算信息用於 Driver 運行節點的故障恢復，包括創建應用程序的配置、應用程序定義的 DStream operations、已入隊但未完成的批次。
數據檢查點：保存生成的 RDD。由於 stateful transformation 需要合併多個批次的數據，即生成的 RDD 依賴於前幾個批次 RDD 的數據(dependency chain)，為縮短 dependency chain 從而減少故障恢復時間，需將中間 RDD 定期保存至可靠存儲(如HDFS)。
使用時機：
Stateful transformation：updateStateByKey()以及 window operations。
需要 Driver 故障恢復的應用程序。
003、使用方法
Stateful transformation
需要 Driver 故障恢復的應用程序(以WordCount舉例)：如果 checkpoint 目錄存在，則根據 checkpoint 數據創建新 StreamingContext;否則(如首次運行)新建 StreamingContext。
checkpoint 時間間隔
方法：
原則：一般設置為滑動時間間隔的5-10倍。
分析：checkpoint 會增加存儲開銷、增加批次處理時間。當批次間隔較小(如1秒)時，checkpoint 可能會減小 operation 吞吐量;反之，checkpoint 時間間隔較大會導致 lineage 和 task 數量增長。
004、性能調優
降低批次處理時間：
數據接收並行度
增加 DStream：接收網絡數據(如Kafka、Flume、Socket等)時會對數據反序列化再存儲在 Spark，由於一個 DStream 只有 Receiver 對象，如果成為瓶頸可考慮增加 DStream。
設置“spark.streaming.blockInterval”參數：接收的數據被存儲在 Spark 內存前，會被合併成 block，而 block 數量決定了Task數量;舉例，當批次時間間隔為2秒且 block 時間間隔為200毫秒時，Task 數量約為10;如果Task數量過低，則浪費了 CPU 資源;推薦的最小block時間間隔為50毫秒。
顯式對 Input DStream 重新分區：在進行更深層次處理前，先對輸入數據重新分區。
數據處理並行度：reduceByKey、reduceByKeyAndWindow 等 operation 可通過設置“spark.default.parallelism”參數或顯式設置並行度方法參數控制。
數據序列化：可配置更高效的 Kryo 序列化。
設置合理批次時間間隔
原則：處理數據的速度應大於或等於數據輸入的速度，即批次處理時間大於或等於批次時間間隔。
方法：
先設置批次時間間隔為5-10秒以降低數據輸入速度;
再通過查看 log4j 日誌中的“Total delay”，逐步調整批次時間間隔，保證“Total delay”小於批次時間間隔。
內存調優
持久化級別：開啟壓縮，設置參數“spark.rdd.compress”。
GC策略：在Driver和Executor上開啟CMS。
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