實時計算Spark Streaming初識
Spark Streaming是核心Spark API的擴充套件，可實現實時資料流的可擴充套件，高吞吐量，容錯流處理。資料可以從許多來源(如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字)中獲取，並且可以使用以高階函式表示的複雜演算法進行處理map，例如reduce，join和window。最後，處理後的資料可以推送到檔案系統，資料庫和實時儀表板。實際上，也可以在資料流上應用Spark的機器學習和圖形處理演算法
Spark Streaming接收實時輸入資料流並將資料分成批處理，然後由Spark引擎處理，以批量生成最終結果流
可以看出，Spark Streaming是微批次處理架構，跟Storm的完全流式處理是不同的，Storm是完全流式處理，延遲低，對於實時性要求特別高的場景有適合，而Spark的優勢是吞吐量大，並且有一個完整的生態，響應時間也可以接受，並且在程式設計以及後續維護上要比Storm容易得多，只能說各有各的優勢吧
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