spark streaming 每batch处理的数据量_剖析Spark数据分区之Spark streaming&TiSpark

Spark Streaming每批次处理的数据量取决于配置的批处理时间间隔以及数据源的数据生成速率。具体来说，Spark Streaming会将数据流按照时间窗口进行划分，每个时间窗口内生成的数据量称为一个Micro-batch。Spark Streaming会根据配置的批处理时间间隔将多个Micro-batch合并成一个Batch，然后交给Spark Core进行处理。

通常情况下，Spark Streaming每批次处理的数据量是比较小的，一般在几十KB到几MB之间。这是因为Spark Streaming需要保证实时性，而处理大量数据会导致延迟增加。当然，如果需要处理大量数据，可以通过增加集群规模或者多个Spark Streaming应用进行并行处理来解决。