对于基于Receiver 形式，我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate 参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据；
对于 Direct Approach 的数据接收，我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录条数。
这种限速的弊端很明显，比如假如我们后端处理能力超过了这个最大的限制，会导致资源浪费。需要对每个spark Streaming任务进行压测预估。成本比较高。
由此，从1.5开始引入了back pressure，这种机制呢实际上是基于自动控制理论的pid这个概念。
我们就简单讲一下其中思路：为了实现自动调节数据的传输速率，在原有的架构上新增了一个名为 RateController 的组件，这个组件继承自 StreamingListener，其监听所有作业的 onBatchCompleted 事件，并且基于 processingDelay 、schedulingDelay 、当前 Batch 处理的记录条数以及处理完成事件来估算出一个速率；
这个速率主要用于更新流每秒能够处理的最大记录的条数。这样就可以实现处理能力好的话就会有一个较大的最大值，处理能力下降了就会生成一个较小的最大值。来保证Spark Streaming流畅运行。
配置Spark Streaming的back pressure
spark.streaming.backpressure.initialRate： 启用反压机制时每个接收器接收第一批数据的初始最大速率。默认值没有设置。
spark.streaming.backpressure.rateEstimator：速率估算器类，默认值为 pid ，目前 Spark 只支持这个，大家可以根据自己的需要实现。
spark.streaming.backpressure.pid.proportional：用于响应错误的权重（最后批次和当前批次之间的更改）。默认值为1，只能设置成非负值。weight for response to "error" (change between last batch and this batch)
spark.streaming.backpressure.pid.integral：错误积累的响应权重，具有抑制作用（有效阻尼）。默认值为 0.2 ，只能设置成非负值。weight for the response to the accumulation of error. This has a dampening effect.
spark.streaming.backpressure.pid.derived：对错误趋势的响应权重。 这可能会引起 batch size 的波动，可以帮助快速增加/减少容量。默认值为0，只能设置成非负值。weight for the response to the trend in error. This can cause arbitrary/noise-induced fluctuations in batch size, but can also help react quickly to increased/reduced capacity.
spark.streaming.backpressure.pid.minRate：可以估算的最低费率是多少。默认值为 100，只能设置成非负值。
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