本篇内容介绍了“Spark Streaming本质是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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一 对Spark Streaming的理解
Spark Streaming是流式计算，当今时代是一个流处理时代，一切数据如果不是流式处理， 或者说和流式处理不相关的话，都是无效的数据。
流式处理才是我们对大数据的初步印象，而不是批处理和数据挖掘，当然Spark强悍的地方在于，他的流式处理可以在线的直接使用机器学习、图计算、SparkSQL、Spark R的成果。
Spark Streaming和其他子框架的不同之处，Spark Streaming很像基于Spark Core之上的应用程序。
二. 如何入手？
通过对Spark Streaming数据的流入，流出和处理的观察来看透内幕！
通过把Batch Interval 放的足够大，比如1分钟1次，或者5分钟1次观察spark UI来观察其运行过程。
四. 实验
1 启动nc -lk 9999，将应用发布到Spark集群上运行，并在nc中发送如下数据
2016-05-01 mahout
2016-05-01 scala
2016-05-01 hadoo
2016-05-01 spark
2 在应用收到数据后会有如下输出
2016-05-01 scala
2016-05-01 spark
3 从Spark 的history server中我们观察到运行了如下jobs
“Spark Streaming本质是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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