任务5.1 初识Spark Streaming

实战概述：使用Spark Streaming进行词频统计

1. 项目背景与目标

• 背景: Spark Streaming是Apache Spark的流处理框架，用于构建可伸缩、高吞吐量的实时数据处理应用。
• 目标: 实现一个实时词频统计系统，能够处理流式数据并统计文本中的单词出现频率。

2. 技术要点

• Spark Streaming集成: 与Spark生态的其他组件如Spark SQL、MLlib和GraphX无缝集成。
• 数据源接入: 支持从Kafka、Flume、HDFS、Kinesis等多种数据源接入。
• 数据处理: 利用Spark的RDD操作如map、reduce、join等进行数据转换和处理。

3. 实战步骤

• 环境搭建: 在master云主机上安装必要的工具和依赖，如nc和Scala SDK。