谈谈Spark与Spark-Streaming关系

spark程序是使用一个spark应用实例一次性对一批历史数据进行处理，spark streaming是将持续不断输入的数据流转换成多个batch分片，使用一批spark应用实例进行处理，侧重点在Steaming上面。我们常说的Spark-Streaming依赖了Spark Core的意思就是，实际计算的核心框架还是spark。我们还是上一张老生常谈的官方图：

从原理上看，我们将spark-streaming转变为传统的spark需要什么?

需要构建4个东西：

一个静态的 RDD DAG 的模板，来表示处理逻辑;

一个动态的工作控制器，将连续的 streaming data 切分数据片段，并按照模板复制出新的 RDD

DAG 的实例，对数据片段进行处理;

Receiver进行原始数据的产生和导入;Receiver将接收到的数据合并为数据块并存到内存或硬盘中，供后续batch RDD进行消费;对长时运行任务的保障，包括输入数据的失效后的重构，处理任务的失败后的重调。

至于上述过程具体怎么实现，我们会在spark-streaming源码分析的文章中一一解决。本文中图片文字来自于网络。 

原文发布时间为：2017-10-13

本文作者：佚名

本文来自云栖社区合作伙伴“51CTO”，了解相关信息可以关注。