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Spark Streaming核心架构与数据源接入

更新时间：2026-05-09 21:12:51 大小：17K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：数据源 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

Spark Streaming 是 Apache Spark 生态系统中的实时计算框架，它基于 Spark Core 的弹性分布式数据集（RDD）实现高吞吐量、可容错的流处理。该框架支持从 Kafka、Flume、HDFS 等多种数据源实时摄入数据，并提供丰富的处理算子进行状态管理、窗口计算等复杂操作，广泛应用于实时监控、日志分析、实时推荐等场景。

一、核心架构

1.1 数据处理模型

Spark Streaming 采用“微批处理”（Micro-Batch Processing）模型，将连续的数据流分割为离散的微小批次（Batch）。默认情况下，批次间隔可配置为 500ms 至数秒，每个批次数据被转换为 RDD 进行处理，最终通过 Output Operations 输出结果。

1.2 关键组件

· StreamingContext：流处理入口，负责初始化 Spark 上下文及配置批次间隔（如StreamingContext(sc, Seconds(1))）。

· DStream（离散流）：抽象表示连续数据流，每个 DStream 由一系列 RDD 组成，支持map、filter、reduceByKey等转换算子。

· Receiver：数据源接入组件，用于从外部系统接收数据并存储到 Spark 内存中（注：Spark 2.3+ 推荐使用无 Receiver 的 Direct 模式）。

二、数据源接入

2.1 基础数据源

· 文件系统：监控目录下的新增文件（如 HDFS、本地文件系统），支持文本、JSON 等格式。

· Socket 流：通过 TCP socket 接收数据，常用于测试（如ssc.socketTextStream("host", port)）。


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Spark_Streaming核心架构与数据源接入.docx 17K

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