Spark Streaming 实时流处理入门

1. 背景介绍

在大数据场景下，业务往往不仅需要批处理（Batch Processing），还需要对 实时产生的数据流进行快速计算与分析。比如实时日志监控、交易风控、直播弹幕分析等。
Spark Streaming 作为 Spark 生态的重要组件，提供了对实时数据流的高吞吐、低延迟处理能力，帮助开发者快速构建实时计算应用。

---

2. Spark Streaming 基本概念

• DStream（Discretized Stream）
  Spark Streaming 的核心抽象，本质上是一系列按时间切分的小批次 RDD。
• Batch Interval（批次间隔）
  指定处理数据的时间窗口，例如 2 秒收集一次数据并生成一个 RDD 进行处理。
• Receiver
  用于接收外部数据源的数据，比如 Kafka、Flume、Socket 等。
• 容错机制
  Spark Streaming 借助 RDD 的血统（Lineage）机制实现数据的高可靠恢复。

---

3. Spark Streaming 架构原理

1. 数据接入层：接收来自 Kafka、Fl