Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。
其中包括：资源管理框架，Apache YARN、Apache Mesos；基于内存的分布式文件系统，Tachyon；随后是Spark，更上面则是实现各种功能的系统，比如机器学习MLlib库，图计算GraphX，流计算Spark Streaming。再上面比如：SparkR，分析师的最爱；BlinkDB，我们可以强迫它几秒钟内给我们查询结果。
正是这个生态圈，让Spark可以实现“one stack to rule them all”，它既可以完成批处理也可以从事流计算，从而避免了去实现两份逻辑代码。
Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据之后，可以使用诸如map、reduce、join和window等高级函数进行复杂算法的处理。最后还可以将处理结果存储到文件系统，数据库和现场仪表盘上。
Spark的各个子框架，都是基于核心Spark的，Spark Streaming在内部的处理机制是，接收实时流的数据，并根据一定的时间间隔拆分成一批批的数据，然后通过Spark Engine处理这些批数据，最终得到处理后的一批批结果数据。
Spark生态之Spark Streaming
对应的批数据，在Spark内核对应一个RDD实例，因此，对应流数据的DStream可以看成是一组RDD，即RDD的一个序列。通俗点理解的话，在流数据分成一批一批后，通过一个先进先出的队列，然后Spark Engine从该队列中依次取出一个个批数据，把批数据封装成一个RDD，然后进行处理，这是一个典型的生产者-消费者模型
什么是DStream？
对应的就有生产者-消费者模型的问题，即如何协调生产速率和消费速率。
Spark Streaming的内部处理机制流程图
DStream内部的处理机制流程图