Spark Streaming的核心概念是什么？

Spark Streaming 是 Apache Spark 提供的一种实时数据处理框架。它将实时数据流划分为一系列离散的小批量数据，然后将这些小批量数据作为 RDD（弹性分布式数据集） 进行处理。Spark Streaming 的核心概念包括：

1. DStream（Discretized Stream）：DStream 是 Spark Streaming 的核心抽象，它代表了连续的数据流，由一系列 RDD 组成。DStream 可以从各种数据源中创建，例如 Kafka、Flume、HDFS、Socket 等。

2. 输入源（Input Sources）：输入源是 Spark Streaming 从外部获取数据的接口，包括 Kafka、Flume、HDFS、Socket 等。Spark Streaming 支持多种输入源，并且可以扩展自定义输入源。

3. 转换（Transformations）：转换是对 DStream 中的数据进行处理和转换的操作，例如 map、reduce、filter 等。转换操作可以基于单个 RDD 进行，也可以基于多个 RDD 进行。

4. 输出操作（Output Operations）：输出操作是将处理后的数据写入外部存储介质的操作，例如将结果写入数据库、写入文件、写入 Kafka 等。

5. 时间窗口（Window）：时间窗口是将 DStream 中的数据按照时间段进行划分的机制，使得可以对每个时间段内的数据进行处理。通过时间窗口，可以实现累积计算、滑动窗口等操作。

6. 状态更新（Stateful Operations）：状态更新是一种可以跨批次（batch）进行的计算操作，它可以使 Spark Streaming 记忆之前的结果并将其用于后续计算。

Spark Streaming 的核心概念提供了一种高度抽象的方式来处理实时数据流，同时提供了丰富的转换操作和输出操作，可以满足各种实时数据处理场景的需求。