大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景，与我们的生活也息息相关，以手机流量实时统计来说，它总是能够实时的统计出用户的使用的流量，在第一时间通知用户流量的使用情况，并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案，如果采用离线处理，那么等到用户流量超标了才通知用户，这样会使得用户体验满意度降低，这也是这几年大数据实时流处理的进步，淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生，不过对于实时我们应该准确理解，需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理，更应该成为准实时，因为它有延迟，而真正的实时处理Storm更为适合，最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计，在一般实时度要求不太严格的情况下，Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案，大数据实时流式数据采集的流程图如下所示：
在本篇文章中使用Flume+Kafka+Spark Streaming具体实现大数据实时流式数据采集的架构图如下：
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对Flume，Spark Streaming，Kafka的配置如有任何问题请参考笔者前面的文章：
Flume跨服务器采集数据
Spark Streaming集成Kafka的两种方式
Kafka的简单使用以及原理
开发环境、工具：
Linux操作系统，JDK环境，SCALA环境、CDH5版本软件
Spark
Kafka_2.10-0.8.2.1
Flume-1.5.0-cdh5.3.6-bin
Zookeeper-3.4.5
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