spark streaming详解----概述、基本概念、性能调优

概述：

Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，它提供了实时数据处理的能力。它可以从各种数据源（如Kafka、Flume、Twitter、HDFS等）中读取数据，并将其转换为DStream（离散流）进行处理。Spark Streaming提供了与Spark相同的API，因此可以使用Spark的所有功能来处理实时数据。

基本概念：

1. DStream：离散流，是Spark Streaming的基本抽象。它代表了一个连续的数据流，可以通过一系列的转换操作进行处理。

2. 输入源：Spark Streaming可以从多种输入源中读取数据，如Kafka、Flume、Twitter、HDFS等。

3. 转换操作：Spark Streaming提供了与Spark相同的API，可以使用各种转换操作对DStream进行处理，如map、filter、reduceByKey等。

4. 输出操作：Spark Streaming可以将处理后的数据输出到多种输出源中，如HDFS、数据库、Kafka等。

性能调优：

1. 调整批处理间隔：Spark Streaming的批处理间隔决定了数据处理的延迟和吞吐量。较小的批处理间隔可以提高实时性，但会增加系统负载和网络开销。

2. 调整并行度：并行度决定了Spark Streaming的处理能力。可以通过增加Executor数量、调整Executor内存等方式来提高并行度。

3. 使用持久化存储：Spark Streaming可以使用持久化存储来缓存数据，减少数据读取和处理的开销。

4. 使用数据压缩：数据压缩可以减少数据传输的开销，提高系统吞吐量。

5. 避免数据倾斜：数据倾斜会导致某些Executor负载过重，影响系统性能。可以通过调整数据分区、使用随机键等方式来避免数据倾斜。