Spark Streaming基于微批处理，提供DStream抽象处理实时数据流。它将数据流划分为小批次，支持通过Kafka、Flume等创建输入DStream，并能应用map、filter等操作。文章通过代码示例介绍了创建、转换、输出DStream以及启动和停止Spark Streaming应用的方法。
大数据Spark：Spark Streaming 数据流抽象
Spark Streaming 是 Apache Spark 提供的一种处理实时数据流的组件，它提供了一个高级抽象层，使开发人员能够以类似于批处理的方式处理实时数据流。本文将介绍 Spark Streaming 的基本概念和使用方法，并提供相应的源代码示例。
1. Spark Streaming 概述
Spark Streaming 基于微批处理的概念，将实时数据流划分为一系列小批次数据，并对每个小批次数据进行处理。Spark Streaming 提供了一个名为 DStream（离散流）的抽象概念，它表示连续的数据流，类似于批次中的 RDD。DStream 可以通过输入源（例如 Kafka、Flume、HDFS 等）创建，并可以应用各种转换和操作。
2. 创建 Spark Streaming 应用程序
首先，我们需要创建一个 Spark Streaming 应用程序的实例，并设置批次间隔（batch interval），该间隔确定了数据流被划分为小批次的时间间隔。以下是创建 Spark Streaming 应用程序的示例代码：
from pyspark.streaming import StreamingContext
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