一、前述
SparkStreamin是流式問題的解決的代表，一般結合kafka使用，所以本文著重講解sparkStreaming+kafka兩種模式。
二、具體
1、Receiver模式
原理圖：
receiver模式理解：
在SparkStreaming程式執行起來後，Executor中會有receiver tasks接收kafka推送過來的資料。資料會被持久化，預設級別為MEMORY_AND_DISK_SER_2,這個級別也可以修改。receiver task對接收過來的資料進行儲存和備份，這個過程會有節點之間的資料傳輸。備份完成後去zookeeper中更新消費偏移量，然後向Driver中的receiver tracker彙報資料的位置。最後Driver根據資料本地化將task分發到不同節點上執行。
receiver模式中存在的問題：
當Driver程式掛掉後，Driver下的Executor都會被殺掉，當更新完zookeeper消費偏移量的時候，Driver如果掛掉了，就會存在找不到資料的問題，相當於丟失資料。
如何解決這個問題？
開啟WAL(write ahead log)預寫日誌機制,在接受過來資料備份到其他節點的時候，同時備份到HDFS上一份（我們需要將接收來的資料的持久化級別降級到MEMORY_AND_DISK），這樣就能保證資料的安全性。不過，因為寫HDFS比較消耗效能，要在備份完資料之後才能進行更新zookeeper以及彙報位置等，這樣會增加job的執行時間，這樣對於任務的執行提高了延遲度。
注意：1）開啟WAL之後，接受資料級別要降級，有效率問題。2）開啟WAL要checkpoint 3）開啟WAL(write ahead log),往HDFS中備份一份資料
receiver的並行度設定
receiver的並行度是由spark.streaming.blockInterval來決定的，預設為200ms,假設batchInterval為5s,那麼每隔blockInterval就會產生一個block,這裡就對應每批次產生RDD的partition,這樣5秒產生的這個Dstream中的這個RDD的partition為25個，並行度就是25。如果想提高並行度可以減少blockInterval的數值，但是最好不要低於50ms。