Spark Streaming实践

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网、移动互联网、物联网等新型网络的飞速发展，数据量日益增长，如何从海量数据中快速获取有价值的信息，变得越来越重要。目前，大数据的处理主要靠离线计算框架MapReduce。随着云计算、大数据处理的发展，基于云平台的分布式计算框架Spark在不断壮大。Spark Streaming也被纳入了Spark生态系统之中，可以用于高吞吐量的数据流处理。本文通过Spark Streaming实践案例，带领读者了解Spark Streaming的工作原理及其用法，掌握如何开发实时数据分析应用。

2.基本概念和术语

MapReduce

概念

MapReduce是由Google提出的分布式计算框架。它是一种基于Hadoop的开源软件，由一系列独立的“Map”作业（任务）和一个单独的“Reduce”作业组成。顾名思义，MapReduce可以分为两步：

1. Map阶段：该阶段将输入数据切片并映射到一系列的键-值对上，每个键对应于输入的一小块，而相应的值则是这些键所对应的所有记录。在此过程中，Map函数会对每个键所对应的记录进行转换或分析。

2. Reduce阶段：该阶段对中间结果进行合并，以生成最终结果。它接收来自多个Map任务的数据，根据某种规律（如求和或求平均值），对相同的键进行汇总。Reduce函数接受来自Map函数输出的所有键-值对作为输入，然后对它们进行整合。

特点

1. 可扩展性