1.?Spark-Streaming概述
定義：用于處理流式數據，支持多種數據輸入源，可運用Spark原語運算，結果能保存于多處。它以離散化流（DStream）為抽象表示，是RDD在實時數據處理場景的封裝。
特點：易用，支持多語言編寫實時計算程序；容錯，可恢復丟失數據；易整合，能在Spark上運行，結合離線處理實現交互式查詢。
2.?Spark-Streaming架構：包含背壓機制，1.5版本前靠設置靜態參數限制Receiver數據接收速率，易導致資源利用率低。1.5版本起可動態調整，通過“spark.streaming.backpressure.enabled”控制，默認不啟用。
3.?DStream實操 - WordCount案例
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1.?RDD隊列創建DStream：可利用?ssc.queueStream(queueOfRDDs)?創建DStream，隊列中的每個RDD都會被當作一個DStream處理。
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?2.?自定義數據源創建DStream：自定義數據源需繼承Receiver并實現?onStart?、?onStop?方法。
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