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 ▲ 本章节目的

⚪ 了解网站流量项目的SparkStreaming概述；

⚪ 掌握网站流量项目的SparkStreaming实现 Wordcount 底层流程；

⚪ 掌握网站流量项目的SparkStreaming实现历史批次的累积处理；

⚪ 掌握网站流量项目的SparkStreaming滑动窗口机制；

⚪ 掌握网站流量项目的SparkStreaming入门练习；

一、 SparkStreaming概述

1. SparkStreaming概述

Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力，以吞吐量高和容错能力强著称。

目前做实时流计算的框架：

1. Storm。

2. SparkStreaming。

3. Flink。

上图可以理解为 SparkStreaming 可以接收多种数据源数据，比如主流的 Kafka，然后经过 SparkStreaming 处理，将结果存到其他的应用系统中，比如 MySQL，HBase 等。

2. SparkStreaming实施流计算的过程

上图所示，为 SparkStreaming 实时流计算的过程。我们总结如下知识点：

1. SparkStreaming 接收连续不断的数据流，然后将数据流离散化成一批一批的数据，然后底层是以批为单位进行处理。

2. SparkStreaming 的批大小由程序员自定义，单位是时间，比如秒或毫秒。所以每一批中的数据量是不尽相同的。

3. 由上述机制，决定了 SparkStreaming 在实时流处理过程中，吞吐量比较高（以批为单位进行处理），但是不能做到低延迟。

4. SparkStreaming 中的每一批数据，称为 DStream（离散化的数据流 Discretized-Stream）。

5. SparkStreaming 就是对每个 DStream 进行计算处理。DStream 底层就是一个 RDD。所以表面上是对 DStream 操作，但是底层仍然会转为对 RDD 的操作。即以往所学的 RDD 的操作，比如：map，flatMap，filter，reduceByKey 都可以用于 DStream。

6. 因为底层会转为 RDD 的操作，所以 SparkStreaming 在做流处理时，有天然的容错性保证。这是由 RDD 的容错机制来决定的。

3. 架构设计

SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。

Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业，也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size（如1秒）分成一段一段的数据DStream（Discretized-离散化 Stream），每一段数据都转换成Spark中的RDD（Resilient Distributed Dataset），然后将Spark Streaming中对DStream的Transformations操作变为针对Spark中对RDD