Kafka、Flume、Kinesis更多的流方式支持，包括Twitter、ZeroMQ等

特性如下：

• 可线性伸缩至超过数百个节点；

• 实现亚秒级延迟处理；

• 可与Spark批处理和交互式处理无缝集成；

• 提供简单的API实现复杂算法；

• 更多的流方式支持，包括Kafka、Flume、Kinesis、Twitter、ZeroMQ等。

原理

Spark在接收到实时输入数据流后，将数据划分成批次（divides the data into batches），然后转给Spark Engine处理，按批次生成最后的结果流（generate the final stream of results in batches）。 

API

DStream

DStream（Discretized Stream，离散流）是Spark Stream提供的高级抽象连续数据流。

• 组成：一个DStream可看作一个RDDs序列。

• 核心思想：将计算作为一系列较小时间间隔的、状态无关的、确定批次的任务，每个时间间隔内接收的输入数据被可靠存储在集群中，作为一个输入数据集。

• 特性：一个高层次的函数式编程API、强一致性以及高校的故障恢复。

• 应用程序模板：

• 模板1

• 模板2

WordCount示例

Input DStream

Input DStream是一种从流式数据源获取原始数据流的DStream，分为基本输入源（文件系统、Socket、Akka Actor、自定义数据源）和高级输入源（Kafka、Flume等）。

• Receiver：

• 每个Input DStream（文件流除外）都会对应一个单一的Receiver对象，负责从数据源接收数据并存入Spark内存进行处理。应用程序中可创建多个Input DStream并行接收多个数据流。

• 每个Receiver是一个长期运行在Worker或者Executor上的Task，所以会占用该应用程序的一个核（core）。如果分配给Spark Streaming应用程序的核数小于或等于Input DStream个数（即Receiver个数），则只能接收数据，却没有能力全部处理（文件流除外，因为无需Receiver）。

• Spark Streaming已封装各种数据源，需要时参考官方文档。

Transformation Operation

• 常用Transformation

* map(func) ：对源DStream的每个元素，采用func函数进行转换，得到一个新的DStream；

* flatMap(func)：与map相似，但是每个输入项可用被映射为0个或者多个输出项；

* filter(func)：返回一个新的DStream，仅包含源DStream中满足函数func的项；

* repartition(numPartitions)：通过创建更多或者更少的分区改变DStream的并行程度；

* union(otherStream)：返回一个新的DStream，包含源DStream和其他DStream的元素；

* count()：统计源DStream中每个RDD的元素数量；

* reduce(func)：利用函数func聚集源DStream中每个RDD的元素，返回一个包含单元素RDDs的新DStream；

* countByValue()：应用于元素类型为K的DStream上，返回一个（K，V）键值对类型的新DStream，每个键的值是在原DStream的每个RDD中的出现次数；

* reduceByKey(func, [numTasks])：当在一个由(K,V)键值对组成的DStream上执行该操作时，返回一个新的由(K,V)键值对组成的DStream，每一个key的值均由给定的recuce函数（func）聚集起来；

* join(otherStream, [numTasks])：当应用于两个DStream（一个包含（K,V）键值对,一个包含(K,W)键值对），返回一个包含(K, (V, W))键值对的新DStream；

* cogroup(otherStream, [numTasks])：当应用于两个DStream（一个包含（K,V）键值对,一个包含(K,W)键值对），返回一个包含(K, Seq[V], Seq[W])的元组；

* transform(func)：通过对源DStream的每个RDD应用RDD-to-RDD函数，创建一个新的DStream。支持在新的DStream中做任何RDD操作。

• updateStateByKey(func)

• updateStateByKey可对DStream中的数据按key做reduce，然后对各批次数据累加

• WordCount的updateStateByKey版本

• transform(func)

• 通过对原DStream的每个RDD应用转换函数，创建一个新的DStream。

• 官方文档代码举例

• Window operations

• 窗口操作：基于window对数据transformation（个人认为与Storm的tick相似，但功能更强大）。

• 参数：窗口长度（window length）和滑动时间间隔（slide interval）必须是源DStream批次间隔的倍数。

• 举例说明：窗口长度为3，滑动时间间隔为2；上一行是原始DStream，下一行是窗口化的DStream。

• 常见window operation

有状态转换包括基于滑动窗口的转换和追踪状态变化(updateStateByKey)的转换。

基于滑动窗口的转换

* window(windowLength, slideInterval) 基于源DStream产生的窗口化的批数据，计算得到一个新的DStream；

* countByWindow(windowLength, slideInterval) 返回流中元素的一个滑动窗口数；

* reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval) 返回一个单元素流。利用函数func聚集滑动时间间隔的流的元素创建这个单元素流。函数func必须满足结合律，从而可以支持并行计算；

* reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks]) 应用到一个(K,V)键值对组成的DStream上时，会返回一个由(K,V)键值对组成的新的DStream。每一个key的值均由给定的reduce函数(func函数)进行聚合计算。注意：在默认情况下，这个算子利用了Spark默认的并发任务数去分组。可以通过numTasks参数的设置来指定不同的任务数；

* reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks]) 更加高效的reduceByKeyAndWindow，每个窗口的reduce值，是基于先前窗口的reduce值进行增量计算得到的；它会对进入滑动窗口的新数据进行reduce操作，并对离开窗口的老数据进行“逆向reduce”操作。但是，只能用于“可逆reduce函数”，即那些reduce函数都有一个对应的“逆向reduce函数”（以InvFunc参数传入）；

* countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, [numTasks]) 当应用到一个(K,V)键值对组成的DStream上，返回一个由(K,V)键值对组成的新的DStream。每个key的值都是它们在滑动窗口中出现的频率。

• 官方文档代码举例 

• join(otherStream, [numTasks])

• 连接数据流

• 官方文档代码举例1

• 官方文档代码举例2

Output Operation

缓存与持久化

• 通过persist()将DStream中每个RDD存储在内存。

• Window operations会自动持久化在内存，无需显示调用persist()。

• 通过网络接收的数据流（如Kafka、Flume、Socket、ZeroMQ、RocketMQ等）执行persist()时，默认在两个节点上持久化序列化后的数据，实现容错。