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文档简介

1、Spark大数据平台主讲人：李SparkStreaming运行原理与概念SparkStreaming运行原理SparkStreaming运行原理Spark Streaming不断的从数据源获取数据(连续的数据流)，并将这些数据按照周期划分为batchSpark Streaming将每个batch的数据交给Spark Engine来处理(每个batch的处理实际上还是批处理，只不过批量很小，计算速度很快)整个过程是持续的SparkStreaming的抽象DStream为了便于理解，Spark 于对RDD封装了一层）Streaming提出了DStream抽象，代表连续不断的数据流（Dstream相

2、当DStream 是一个持续的RDD 序列可以从外部输入源创建DStream，也可以对其他DStream 应用进行转化操作得到新Dstream（这个转化过程类似与RDD，对Dstream操作最终会到每条数据上）到每个RDD上，每个RDD的操作又会Dstream与RDD的关系DStream 是一个持续的RDD 序列对Dstream的转换操作最终会到内部随时间不断生成的RDD上Batch durationSpark Streaming按照设定的batch duration来累积数据，周期结束时把周期内的数据作为一个RDD，并提交任务给Spark Enginebatch duration的大小决定了Spark Streaming提交作业的频率和处理延迟batch

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