2月8日学习笔记

1，背诵单词：unjust：不公平的  tiny：极小的  strict：严格的  translation：翻译  steal：偷  thumb：拇指  summary：总结  tennis：网球运动  tax：税金  turkey：火鸡  sweat：流汗  statement：声明  sprinkle：洒  tramp：流浪汉  yard：院子  distribution：分配  wreck：残骸  dismiss：解雇  interpreter：解释着

2，做spark实验1到实验3，回顾了之前学习的scala语法等

1.1 Spark Streaming是什么

Spark Streaming用于流式数据的处理。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如HDFS，数据库等。

 

和Spark基于RDD的概念很相似，Spark Streaming使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示，叫作DStream。DStream 是随时间推移而收到的数据的序列。在内部，每个时间区间收到的数据都作为 RDD 存在，而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。

1.2 Spark Streaming特点

1.易用

 2.容错

3.易整合到Spark体系

1.3 SparkStreaming架构

3，遇到的问题：

4，明天计划：学习spark和做实验