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一、核心概念：

1.Spark-Streaming 是流式数据处理框架，基于 **DStream（离散化流）** 抽象，将实时数据划分为多个时间区间的 RDD 序列。

DStream 本质是RDD 序列，每个时间区间数据对应一个 RDD。

2.特点：

易用性：支持 Java、Python、Scala 等语言，编程方式类似离线处理。

容错性：无需额外配置即可恢复丢失数据。

易整合性：可与 Spark 批处理结合，支持离线与实时处理统一代码。

3.架构与机制：

背压机制：Spark 1.5 + 引入，通过spark.streaming.backpressure.enabled控制（默认false），根据作业执行情况动态调整数据接收速率，替代静态参数spark.streaming.receiver.maxRate。

实操案例：

WordCount 案例：通过socketTextStream读取 TCP 端口（如 9999）数据，经flatMap、map、reduceByKey等操作统计单词计数，时间间隔设置为3 秒

二、Spark-Streaming 核心编程

1.DStream 创建方式：

RDD 队列：通过ssc.queueStream(queueOfRDDs)创建，案例中使用队列循环添加 RDD（含 1-300 的整数），时间间隔4 秒，每次添加后线程休眠2000 毫秒。

自定义数据源：继承Receiver类，实现onStart（启动线程接收数据）和onStop方法，案例中监控端口 9999，时间间隔5 秒，通过receiverStream获取数据。

关键实现：

自定义CustomerReceiver类通过 Socket 读取指定端口数据，使用store(input)存储数据，并在连接中断时调用restart("restart")重启