sparkstream执行流程

Spark Streaming的执行流程可以简述为以下几个步骤：

1. 初始化流处理上下文：创建StreamingContext作为流处理程序的入口，同时也会创建SparkContext作为执行上下文。

2. 创建输入流：通过定义输入源（如Kafka、Flume、HDFS等），创建Input DStreams作为数据的输入源。

3. 转换处理：对DStreams进行各种转换处理，例如过滤、映射、聚合等，形成DStreams DAG（有向无环图）。

4. 输出操作：执行Output Operations，将处理后的数据输出到外部系统，例如将结果存储到数据库、写入文件等。

5. 启动StreamingContext：调用StreamingContext的start方法，开始流处理任务的执行。

6. 等待终止：调用StreamingContext的awaitTermination方法，等待流处理任务的完成。

在整个流处理过程中，每个批次的输入数据都会经过上述流程进行处理和输出。可以看出，初始化执行环境和构建DStreamGraph是在初始化StreamingContext阶段完成的，而真正的数据流处理是在启动StreamingContext后开始执行的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark Streaming执行流程分析](https://blog.csdn.net/u013478922/article/details/118060416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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