Spark Streaming共有三种运用场景，分为：无状态操作、状态操作、window操作。下面分别描述下本人对这三种运用场景的理解。

1、无状态操作

只关注当前新生成的小批次数据，所有计算都只是基于这个批次的数据进行处理。

一个批次的数据，我们将这个批次的时间假设得长一些，比如说一天。这样的话，一个批次就是在一天时间内生成的数据，可以理解为银行系统中贷款发放流水表这种流水表中的1天内所产成的流水数据，所有数据基于这一天的数据进行处理。可以统计这一天的贷款发放额、贷款发放笔数等指标。只不过这里是实时数据处理，所以批次的间隔时间非常短，可能只有几秒甚至是1秒，而不是一天，但原理是一样的。

2、状态操作

关注多个RDD从头到尾累加起来，每个RDD中的某个值进行累加。

除了当前新生成的小批次数据，但还需要用到以前所生成的所有的历史数据，即相当于流水表的历史数据。新生成的数据与历史数据合并成一份流水表的全量数据，“状态操作”即基于这一全量数据进行操作。可以统计出银行总的贷款发放笔数，总的贷款发放额。

3、window操作

Spark Streaming也支持窗口计算，它允许你在一个滑动窗口数据上应用transformation算子。

如下图所示：

上图中，红色实线表示窗口当前的滑动位置，虚线表示前一次窗口位置，窗口每滑动一次，落在该窗口中的RDD被一起同时处理，生成一个窗口DStream（windowed DStream），窗口操作需要设置两个参数：

（1）窗口长度（window length），即窗口的持续时间，上图中的窗口长度为3

（2）滑动间隔（sliding interval），窗口操作执行的时间间隔，上图中的滑动间隔为2

这两个参数必须是原始DStream 批处理间隔（batch interval）的整数倍（上图中的原始DStream的batch interval为1）

1.背景介绍 Apache Spark 是一个开源的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据。 Spark Streaming 是 Spark 框架的一个组件，用于处理流式数据。流式数据是指实时数据，如社交媒体数据、sensor数据、日志数据等。 Spark Streaming 可以处理这些实时数据，并进行实时分析和处理。 Spark Streaming 的 应用场景 非常广泛，包括实时数... 随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，原有的批处理框架MapReduce适合离线计算，却无法满足实时性要求较高的业务，如实时推荐、用户行为分析等。 Spark Streaming 是建立在 Spark 上的实时计算框架，通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。本文将详细介绍 Spark Streaming 实时计算框架的原理与特点、适用场景。 Spark 是一个类似于MapReduce的分布式计算框架，其核心是弹性分布式数据集，提供了比MapReduce更丰富的模型，可以在快速在内存中对数据集进行多次迭代，以支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法。S 什么是 Spark Streaming Spark Streaming 类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍， Spark Streaming 有高吞吐量和容错能力强这两个特点。 Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语如：map、re 在很多实时数据处理的场景中，都需要用到流式处理（Stream Process）框架， Spark 也包含了两个完整的流式处理框架 Spark Streaming 和Structured Streaming （ Spark 2.0出现），先阐述流式处理框架，之后介绍 Spark Streaming 框架使用。在传统的数据处理过程中，我们往往先将数据存入数据库中，当需要的时候再去数据库中进行检索查询，将处理的结果返回给请求的用户；另外，MapReduce 这类大数据处理框架，更多应用在离线计算场景中。 spark streaming 支持的业务场景： 1、无状态操作： 每个批次处理都不依赖于先前批次的数据，只关注当前的DStream中的实时数据，例如 只对当前的DStream中的数据做正确性校验。 每个DStream在内部是由许多个RDD（也叫批次）组成，且无状态转化操作是分别应用到每个RDD上的。 无状态转化操作的例子map、filter等等，操作都是每个批次中的数据，但是DStream如果使用join,union等基于健的操作的话，那么所传的RDD就必须同样也是DStream才行。 Spark Strea 作者：徐胜国来源：数盟 Spark Streaming 是一套优秀的实时计算框架。其良好的可扩展性、高吞吐量以及容错机制能够满足我们很多的场景应用。本篇结合我们的 应用场景 ，... Spark Streaming 是Apache Spark 生态系统中的一个组件，用于实时流式数据处理。它提供了类似于 Spark 的API，使开发者可以使用相似的编程模型来处理实时数据流。 Spark Streaming 的工作原理是将连续的数据流划分成小的批次，并将每个批次作为RDD（弹性分布式数据集）来处理。这样，开发者可以使用 Spark 的各种高级功能，如map、reduce、join等，来进行实时数据处理。 Spark 于2000年诞生于美国加州大学伯克利分校的AMP实验室，它是一个可应用于大规模数据处理的统一分析引擎。它是基于内存计算的大数据并行计算框架🎈🎈🎈 Spark 生态系统主要包含 Spark Core. Spark SQL. Spark Streaming MIlibGraphX以及独立调度器介绍 Spark Core Spark 核心组件，它实现了 Spark 的基本功能。 Spark SQL用来操作结构化数据的核心组件在处理结构化数据时，开发人员无须编写MapReduce程序.... http:// spark .apache.org/docs/2.1.1/ streaming -programming-guide.html#transformations-on-dstreams transform 原语允许 DStream上执行任意的RDD-to-RDD函数。 可以用来执行一些 RDD 操作, 即使这些操作并没有在 Spark Streaming 中暴露出来. 该函数每一批次调度一次。其