Spark-Streaming简介
概述：用于流式数据处理，支持Kafka、Flume等多种数据输入源，可使用Spark原语运算，结果能保存到HDFS、数据库等。它以DStream（离散化流）为抽象表示，是RDD在实时场景的封装，具有易用、容错、易整合到Spark体系的特点。
架构：1.5版本前通过设置静态参数限制Receiver数据接收速率，1.5版本起引入背压机制，依据JobScheduler反馈动态调整Receiver数据接收率 ，可通过“spark.streaming.backpressure.enabled”控制是否启用。
DStream实操-WordCount案例：
添加相关依赖后，编写代码从指定端口读取数据，经flatMap、map、reduceByKey等操作统计单词出现次数，启动netcat发送数据后即可运行。
案例代码:
Spark-Streaming核心编程
DStream创建 - RDD队列：
使用ssc.queueStream(queueOfRDDs)创建DStream，计算wordcount
案例代码
DStream创建 - 自定义数据源：
自定义数据源需继承Receiver并实现onStart、onStop方法。案例中自定义数据源监控指定端口获取内容，在使用时通过ssc.receiverStream引入，进而进行数据处理。
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