Spark Streaming揭秘 Day2
五大核心特征
引子
书接上回，Streaming更像Spark上的一个应用程序，会有多个Job的配合，是最复杂的Spark应用程序。让我们先从特征角度进行理解。
特征1：逻辑管理
DStream是对RDD封装的集合，作用于DStream的操作会对其中每个RDD进行作用，DStream Graph就是RDD Graph的模板，其逻辑管理完全继承RDD的DAG关系。
特征2：时间管理
Spark Streaming的最大特征是引入了时间属性，DStream在RDD的基础上增加了时间纬度，随着时间的纬度，不断把模板实例化，通过动态Job控制器运行作业。
特征3：流式输入和输出
以InputStream和OutputStream为核心，进行流式的数据输入输出。
特征4：高容错
具体Job运行在Spark Cluster之上，此时系统容错就至关重要。主要思路：
- 限流
- 根据需要调整资源安排
特征5：事务处理
在处理出现崩溃的情况下确保Exactly once的事务语义。主要通过检查点等技术实现。
透析
DStream是逻辑级别的，RDD是物理级别的，随着时间的流逝，对每个Batch Interval产生RDD进行Transform操作，进而产生了DAG依赖关系，Job Scheduler通过时间调度，根据DAG关系将作业发布到Spark集群上去运行，不断产生Spark作业。
欲知后事如何，且听下回分解
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