简介：
SparkStreaming是一套框架。
SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的，具备容错机制的实时流数据处理。
支持多种数据源获取数据：
Spark Streaming接收Kafka、Flume、HDFS等各种来源的实时输入数据，进行处理后，处理结构保存在HDFS、DataBase等各种地方。
Dashboards：图形监控界面，Spark Streaming可以输出到前端的监控页面上。
*使用的最多的是kafka+Spark Streaming
Spark Streaming和SparkCore的关系：
Spark处理的是批量的数据（离线数据），Spark Streaming实际上处理并不是像Strom一样来一条处理一条数据，而是对接的外部数据流之后按照时间切分，批处理一个个切分后的文件，和Spark处理逻辑是相同的。
Spark Streaming将接收到的实时流数据，按照一定时间间隔，对数据进行拆分，交给Spark Engine引擎，最终得到一批批的结果。
Dstream：Spark Streaming提供了表示连续数据流的、高度抽象的被称为离散流的DStream
假如外部数据不断涌入，按照一分钟切片，每个一分钟内部的数据是连续的（连续数据流），而一分钟与一分钟的切片却是相互独立的（离散流）。
DStream是Spark Streaming特有的数据类型。
Dstream可以看做一组RDDs，即RDD的一个序列：
Spark的RDD可以理解为空间维度，Dstream的RDD理解为在空间维度上又加了个时间维度。
例如上图，数据流进切分为四个分片，内部处理逻辑都是相同的，只是时间维度不同。
Spark与Spark Streaming区别：
Spark -> RDD：transformation action + RDD DAG
Spark Streaming -> Dstream：transformation output（它不能让数据在中间激活，必须保证数据有输入有输出） + DStreamGraph
任何对DStream的操作都会转变为对底层RDD的操作(通过算子):
总结：将连续的数据持久化，离散化，然后进行批量处理。
持久化：接收到的数据暂存。
为什么持久化：
做容错的，当数据流出错了，因为没有得到计算，需要把数据从源头进行回溯，暂存的数据可以进行恢复。
离散化：按时间分片，形成处理单元。
分片处理：分批处理。
transformation 转换算子：
reduce，count算子不会直接触发Dstreami计算。
output 执行算子（输出算子）：
· saveAsObjectFile、saveAsTextFile、saveAsHadoopFiles：将一批数据输出到Hadoop文件系统中，用批量数据的开始时间
戳来命名
· forEachRDD：允许用户对DStream的每一批量数据对应的RDD本身做任意操作
Dstream Graph：
一系列transformation操作的抽象
Dstream之间的转换所形成的的依赖关系全部保存在DStreamGraph中， DStreamGraph对于
后期生成RDD Graph至关重要
SparkStreaming是一套框架，实际是写代码就是写框架。
框架：先把整个数据计算的流程做一个统一的分析，直到output。
传统Spark开发中涉及到的RDD具有数据不变性，但是SparkStreaming却与其相违背。
所以有了Dstream和Dstream Graph。
框架变成任务执行，其实执行的是spark job，而spark任务只认识RDD。
所以可以把Dstream当成RDD的一个模板，DStream Graph当成RDD DAG的一个模板。
所以写代码就是写Dstream和DStream Graph模板。
SparkStreaming架构：
Master：记录Dstream之间的依赖关系或者血缘关系，并负责任务调度以生成新的RDD
Worker：从网络接收数据，存储并执行RDD计算
Client：负责向Spark Streaming中灌入数据
调度：按照时间触发。
Master：维护了DStream Graph这张图。（不是节点级别的，是任务级别的）
Worker：按照图去执行。
Worker里面有个重要的角色：receiver，接收外部数据流，然后数据流通过receiver传入整个Spark Streaming 内部（receiver最终把数据流包装成Spark Streaming能处理的格式）
receiver：接收器，接收不同的数据源，进行针对性的获取，Spark Streaming 也提供了不同的接收器分布在不同的节点上，每个接收器都是一个特定的进程，每个节点接收一部分作为输入。，receiver接受完不马上做计算，先存储到它的内部缓存区。因为Streaming 是按照时间不断的分片，所以需要等待，一旦定时器到时间了，缓冲区就会把数据转换成数据块block（缓冲区的作用：按照用户定义的时间间隔切割），然后把数据块放到一个队列里面去，然后Block manager从队列中把数据块拿出来，把数据块转换成一个spark能处理的数据块。
为什么是一个进程？
container -> Executor 所以是一个进程
Spark Streaming 作业提交：
• Network Input Tracker：跟踪每一个网络received数据，并且将其映射到相应的input Dstream上
• Job Scheduler：周期性的访问DStream Graph并生成Spark Job，将其交给Job Manager执行
• Job Manager：获取任务队列，并执行Spark任务
Spark Streaming 窗口操作：
• Spark提供了一组窗口操作，通过滑动窗口技术对大规模数据的增量更新进行统计分析
• Window Operation：定时进行一定时间段内的数据处理
• 任何基于窗口操作需要指定两个参数：
– 窗口总长度（window length）：你想计算多长时间的数据
– 滑动时间间隔（slide interval）：你每多长时间去更新一次
Spark Streaming的容错：
•实时的流式处理系统必须是7*24运行的，同时可以从各种各样的系统错误中恢复，在设计之初，Spark Streaing就支持driver和worker节点的错误恢复（Spark Streaing只有两个节点：driver->AM,worker->NM）
• Worker容错：spark和rdd的保证worker节点的容错性。spark streaming构建在spark之上，
所以它的worker节点也是同样的容错机制
• Driver容错：依赖WAL持久化日志 --------------------------------------------------- Hbase也有WAL
– 启动WAL需要做如下的配置
– 1：给streamingContext设置checkpoint的目录，该目录必须是HADOOP支持的文件系统，用来保存WAL和做
Streaming的checkpoint
– 2：spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable 设置为true
引入了WAL：保证了任何可靠的数据源接收到的数据在失败中都不会丢失。
例如：接收的数据源不支持事物，那么依靠数据源重新发送数据不可靠，所以WAL能尽量避免丢失。
Spark Streaming中 WAL 工作原理：
（蓝色的线是数据）input stream进来的时候是连续的，receiver接收数据，然后切分成block，左边的写到了自己的内存空间，右边的写到了log（WAL）里面，（绿色的线是元数据信息，不是真正的数据）StreamingContext把数据对接过来（原信息包含了内存中block的id号，日志中文件里block偏移量，偏移信息等），右边绿色也是把元数据信息写入log，红色表明StreamingContext转换成SparkContext
黄色的线：例如 wordcount
Streaming对10分钟一个的处理窗口 -> wordcount
0-10min ------>wordcount1
10-20min------>wordcount2
.........
单看wordcount1和wordcount2是没有关系的，但是假设我们的目的是统计一天的wordcount，如果这么看，那么就需要把时间窗口改为1天，那就完全可以用mapreduce和spark去做了，失去了Spark Streaming的意义。
所以Spark Streaming是带状态的流计算。
带状态：假设要做0-20min的wordcount，是把wordcount1的值直接拿过来使用的。（把前面的结果拿过来）
所以黄色线所连的log为wordcount1，wordcount2.....
实时流计算：主要就是为了低延时。
• 当一个Driver失败重启后，恢复流程：
一旦driver失败重启了，首先黄色恢复计算，point信息用来重启driver的，构造上下文，重启receiver（因为receiver是由driver来启动的，driver挂了，没人管receiver了），然后receiver从外部的WAL读取进来，然后再重启所有的receiver，依赖绿色的元数据信息，没有计算完的任务，重新生成启动，正在数据从蓝色读取到内存中。紫色是外部组件做一些确认的操作（数据有没有传输过来）
