从数据处理的方式角度:

流式: 一条数据一条数据的处理
微批量: 一小批一小批的处理
批量: 一批数据一批数据的处理(Spark)

从数据处理的延迟角度
离线: 数据处理的延迟是以小时,天为单位
准(近)实时: 以秒为单位
实时:延迟以毫秒为单位,

Spark是一个批量数据处理的离线数据分析框架
为了适应实时分析的场景,创建新功能模块,SparkStreaming
SparkStreaming 微批次 准实时

批量多少才可以
采用时间范围来接收数据批次
使用新模块是对SparkCore的封装的功能模块

ctrl+p 提示

持续时间duration
采集周期

SparkStreaming需要采集器,周期性采集数据
jsc.awaitTermination 等待采集器结束,

设置为3000秒一个周期


rdd.collect从exector采集到Driver端的内存中
dstream.print


默认存储方式为内存+磁盘 2个副本
一般不会采用socket接收数据
因为如果速率不一致, 处理太慢,就会产生数据积压，那么就需要一个缓冲区了，这时候，就需要Kafka了
为什么不用flume
1.flume的应用面窄 而Kafka是个消息传输队列系统
2.flume是单点消峰，每个机器都得装一个flume，无法分布式，性能不如Kafka
Kafka是集群 而Flume是单点， 无法集中管理


所以Kafka再传输数据时最重要的是V

RDD的方法才叫算子
而DStream的方法不叫算子,叫做原语

Spark可以将一个范围的数据采集后，再进行计算，这个采集的范围，称之为窗口。
采集范围不是采集周期 采集范围是采集周期的整数倍
滑动窗口
滑窗计算

范围大小： 方框大小
滑动幅度：每次移动的距离
窗口处理过程中，根据窗口滑动幅度的不同，存在不同的类型，
什么是不同的类型？

1. 滑动幅度小于窗口范围： 重复数据 就会存在重复数据 统计结果比实际数据多
2. 滑动幅度等于窗口范围： 滚动窗口 数据结构与实际结果一致
3. 滑动幅度大于窗口范围： 不会重复数据，但会丢失数据，统计结果小于实际数据

SparkStreaming数据的计算时间点为滑动时间点。滑动一次算一次。
也就是说，如果不专门设置滑动窗口，默认滑动窗口与采集时间一致。

sparkcore 和 sparksql对的都是有界数据流

而无界数据流是临时保存，所以必须要有输出。
Save和Print 或者转换成RDD调用行动算子
时间戳只有print方法才有

采集器一般不停止运行，但是特殊场景需要停止后重新启动（如业务升级）
停一般不再Main调用，而是创建新线程完成调用

优雅关闭： 不接收新请求，但是将当前数据处理完，而不是打断丢失数据

多加了参数

通过临时存储中修改特定文件的内容来开关
为什么需要另开一个线程来关闭
为了给他一些处理消息的时间，而不是直接就关闭