Spark学习之路（十三）—— Spark Streaming 与流处理

一、流处理

在流处理之前，数据通常存储在数据库，文件系统或其他形式的存储系统中。应用程序根据需要查询数据或计算数据。这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop采用HDFS进行数据存储，采用MapReduce进行数据查询或分析，这就是典型的静态数据处理架构。

而流处理则是直接对运动中的数据的处理，在接收数据时直接计算数据。

大多数数据都是连续的流：传感器事件，网站上的用户活动，金融交易等等，所有这些数据都是随着时间的推移而创建的。

接收和发送数据流并执行应用程序或分析逻辑的系统称为流处理器。流处理器的基本职责是确保数据有效流动，同时具备可扩展性和容错能力，Storm和Flink就是其代表性的实现。

流处理带来了静态数据处理所不具备的众多优点：

应用程序立即对数据做出反应：降低了数据的滞后性，使得数据更具有时效性，更能反映对未来的预期；
流处理可以处理更大的数据量：直接处理数据流，并且只保留数据中有意义的子集，并将其传送到下一个处理单元，逐级过滤数据，降低需要处理的数据量，从而能够承受更大的数据量；
流处理更贴近现实的数据模型：在实际的环境中，一切数据都是持续变化的，要想能够通过过去的数据推断未来的趋势，必须保证数据的不断输入和模型的不断修正，典型的就是金融市场、股票市场，流处理能更好的应对这些数据的连续性的特征和及时性的需求；
流处理分散和分离基础设施：流式处理减少了对大型数据库的需求。相反，每个流处理程序通过流处理框架维护了自己的数据和状态，这使得流处理程序更适合微服务架构。

Spark Streaming是Spark的一个子模块，用于快速构建可扩展，高吞吐量，高容错的流处理程序。具有以下特点：

Spark Streaming提供称为离散流(DStream)的高级抽象，用于表示连续的数据流。 DStream可以从来自Kafka，Flume和Kinesis等数据源的输入数据流创建，也可以由其他DStream转化而来。在内部，DStream表示为一系列RDD。

storm和Flink都是真正意义上的流计算框架，但 Spark Streaming 只是将数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个批处理，使得其能够得到接近于流处理的效果，但其本质上还是批处理（或微批处理）。

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