一、 Spark Streaming簡介
Spark Streaming是Spark Core API的一種擴充套件，它可以用於進行大規模、高吞吐量、容錯的實時資料流的處理。它支援從很多種資料來源中讀取資料，比如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或者是TCP Socket。並且能夠使用類似高階函式的複雜演算法來進行資料處理，比如map、reduce、join和window。處理後的資料可以被儲存到檔案系統、資料庫、Dashboard等儲存中。
二、Spark Streaming基本工作原理
Spark Streaming內部的基本工作原理如下：接收實時輸入資料流，然後將資料拆分成多個batch，比如每收集1秒的資料封裝為一個batch，然後將每個batch交給Spark的計算引擎進行處理，最後會生產出一個結果資料流，其中的資料，也是由一個一個的batch所組成的。
三、DStream（一）
Spark Streaming提供了一種高階的抽象，叫做DStream，英文全稱為Discretized Stream，中文翻譯為“離散流”，它代表了一個持續不斷的資料流。DStream可以通過輸入資料來源來建立，比如Kafka、Flume和Kinesis；也可以通過對其他DStream應用高階函式來建立，比如map、reduce、join、window。
DStream的內部，其實一系列持續不斷產生的RDD。RDD是Spark Core的核心抽象，即，不可變的，分散式的資料集。DStream中的每個RDD都包含了一個時間段內的資料。
四、 DStream（二）
對DStream應用的運算元，比如map，其實在底層會被翻譯為對DStream中每個RDD的操作。比如對一個DStream執行一個map操作，會產生一個新的DStream。但是，在底層，其實其原理為，對輸入DStream中每個時間段的RDD，都應用一遍map操作，然後生成的新的RDD，即作為新的DStream中的那個時間段的一個RDD。底層的RDD的transformation操作，其實，還是由Spark Core的計算引擎來實現的。Spark Streaming對Spark Core進行了一層封裝，隱藏了細節，然後對開發人員提供了方便易用的高層次的API。
五、工作原理圖：
六、Spark Streaming與Storm的對比
