大数据 | Spark Streaming框架有什么特点？
Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架，且是对Spark Core API的一个扩展，它能够实现对流数据进行实时处理，并具有很好的可扩展性、高吞吐量和容错性。Spark Streaming具有如下显著特点。
（1）易用性。
Spark Streaming支持Java、Python、Scala等编程语言，可以像编写离线程序一样编写实时计算的程序求照的器。
（2）容错性。
Spark Streaming在没有额外代码和配置的情况下，可以恢复丢失的数据。对于实时计算来说，容错性至关重要。首先要明确一下Spak中RDD的容错机制，即每一个RDD都是个不可变的分布式可重算的数据集，它记录着确定性的操作继承关系(lineage)，所以只要输入数据是可容错的，那么任意一个RDD的分区(Partition)出错或不可用，都可以使用原始输入数据经过转换操作重新计算得到。
（3）易整合性。
Spark Streaming可以在Spark上运行，并且还允许重复使用相同的代码进行批处理。也就是说，实时处理可以与离线处理相结合，实现交互式的查询操作。
Spark Streaming工作原理
Spark Streaming支持从多种数据源获取数据,包括 Kafka、Flume、Twitter、LeroMQ、Kinesis以及TCP Sockets数据源。当Spark Streaming从数据源获取数据之后，可以使用如map、 reduce、join和 window等高级函数进行复杂的计算处理，最后将处理的结果存储到分布式文件系统、数据库中，最终利用实时web仪表板进行展示。