使用spark streaming注意事项

以下是使用Spark Streaming时需要注意的事项：

1.资源分配：Spark Streaming至少需要两个CPU核心，一个用于数据接收，一个用于数据处理。因此，在分配资源时，需要考虑到这一点。

＊＊＊ZeroMQ等。在选择数据源时，需要根据实际情况进行选择。

3.数据处理：Spark Streaming将数据流分成一系列小批次进行处理，每个批次的处理时间应该尽可能短，以避免数据积压和延迟。

4.容错性：Spark Streaming具有很强的容错性，可以自动恢复故障。但是，在编写应用程序时，需要考虑到这一点，并确保应用程序可以正确地处理故障。

5.性能调优：Spark Streaming的性能调优需要考虑多个因素，包括数据源、数据处理、集群配置等。在进行性能调优时，需要综合考虑这些因素。

6.数据存储：Spark Streaming可以将处理后的数据存储到多种数据源中，包括HDFS、HBase、Cassandra等。在选择数据存储方案时，需要根据实际情况进行选择。