编写Spark Streaming程序的基本步骤：

编写Spark Streaming程序通常涉及以下几个基本步骤：

1. **初始化 SparkContext 和 StreamingContext**：首先，需要创建`SparkConf`对象配置Spark环境，然后通过`SparkContext`实例化Spark Streaming上下文`StreamingContext`。设置`checkpointDir`用于故障恢复。

   from pyspark import SparkConf, SparkContext
   from pyspark.streaming import StreamingContext

   conf = SparkConf().setAppName("StreamApp")
   sc = SparkContext(conf=conf)
   ssc = StreamingContext(sc, batchDuration)

2. **数据源选择**：根据需求选择合适的输入流数据源，如Kafka、Twitter、Flume等。设置DStream（持续时间流）从数据源读取数据。

   lines = ssc.socketTextStream(host, port)

3. **数据处理函数**：定义`map`、`filter`、`flatMap`等操作对实时数据进行转换和清洗。可以结合UDF（用户定义函数）进行复杂的业务逻辑处理。

   def process_rdd(rdd):
       # 对rdd元素进行处理
       ...

   transformed_data = lines.flatMap(process_rdd)

4. **定义输出操作**：将处理后的数据流转化为持久化的数据，如保存到HDFS、写入文件，或者直接发送到其他服务（如Redis、Kafka）。

   transformed_data.saveAsTextFiles(outputPath)

5. **启动和运行**：设置好流水线后，调用`StreamingContext.start()`开始接收数据，并设定一个终止时间点或无限循环(`time=sys.maxsize`)。

   ssc.start()
   ssc.awaitTerminationOrTimeout(stopTime)

6. **故障恢复和监控**：如果设置有检查点目录，Streaming会在任务失败后自动恢复到最近的检查点。此外，也可以添加日志和性能监控以跟踪应用程序状态。

完成以上步骤后，就可以启动Spark Streaming应用并实时处理数据了。