Spark streaming的入门级理解
What is Spark Streaming作为UC Berkeley云计算software stack的一部分，Spark Streaming是建立在Spark上的应用框架，利用Spark的底层框架作为其执行基础，并在其上构建了DStream的行为抽象。利用DStream所提供的api，用户可以在数据流上实时进行count，join，aggregate等操作。
How to Use Spark Streaming
作为构建于Spark之上的应用框架，Spark Streaming承袭了Spark的编程风格，对于了解Spark的用户来说能够快速地上手。接下来以word count为例来介绍Spark Streaming的使用方式:
import spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import spark.streaming.StreamingContext._
// Create the context and set up a network input stream to receive from a host:port
val ssc = new StreamingContext(args(0), "NetworkWordCount", Seconds(1))
val lines = ssc.socketTextStream(args(1), args(2).toInt)
// Split the lines into words, count them, and print some of the counts on the master
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.print()
// Start the computation
ssc.start()
1、创建StreamingContext对象
同Spark初始需要创建SparkContext对象一样，使用Spark Streaming就需要创建StreamingContext对象。创建StreamingContext对象所需的参数与SparkContext基本一致，包括指明master，设定名称(如NetworkWordCount)。需要注意的是参数Seconds(1)，Spark Streaming需要指定处理数据的时间间隔，如上例所示的1s，那么Spark Streaming会以1s为时间窗口进行数据处理。此参数需要根据用户的需求和集群的处理能力进行适当的设置。
2、创建InputDStream
如同Storm的Spout，Spark Streaming需要指明数据源。如上例所示的socketTextStream，Spark Streaming以socket连接作为数据源读取数据。当然Spark Streaming支持多种不同的数据源，包括kafkaStream，flumeStream，fileStream， networkStream等。
3、操作DStream
对于从数据源得到的DStream，用户可以在其基础上进行各种操作，如上例所示的操作就是一个典型的word count执行流程：对于当前时间窗口内从数据源得到的数据首先进行分割，然后利用MapReduce算法映射和计算，当然最后还有print()输出结果。
4、启动Spark Streaming
之前所作的所步骤只是创建了执行流程，程序没真正连接上数据源，也没对数据进行任何操作，只是设定好了所的执行计划，当ssc.start()启动后程序才真正进行所有预期的操作。
至此对于Spark Streaming的如何使用有了一个大概的印象，接下来我们来探究一下Spark Streaming背后的代码。
Spark Streaming 源码分析
StreamingContext
Spark Streaming使用StreamingContext提供对外接口，用户可以使用StreamingContext提供的api来构建自己的Spark Streaming应用程序。
StreamingContext内部维护SparkContext实例，通过SparkContext进行RDD的操作。
在实例化StreamingContext时需要指定batchDuration,用来指示Spark Streaming recurring job的重复时间。
StreamingContext提供了多种不同的接口，可以从多种数据源创建DStream。
StreamingContext提供了起停streaming job的api。
DStream
Spark Streaming是建立在Spark基础上的，它封装了Spark的RDD并在其上抽象了流式的数据表现形式DStream：
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