Spark源码定制选择从Spark Streaming入手
这是一个流处理的时代，一切数据如果不是流式的处理或者跟流式的处理不相关的话，都是无效的数据。Spark非常强大的地方在于它的流式处理可以在线的利用机器学习、图计算、Spark SQL或者Spark R的成果，这得益于Spark多元化、一体化的基础架构设计。
Spark Streaming很像是基于Spark Core之上的一个应用程序。不像其他子框架，比如机器学习是把数学算法直接应用在Spark的RDD之上，Spark Streaming更像一般的应用程序那样，感知流进来的数据并进行相应的处理。
瞬间理解Spark Streaming本质
spark streaming：本质上是加上了时间批处理
receiver接收数据以job的形式启动
spark可以启动多个job，互相配合，复杂的job一定是由多个job组合
1.Spark Streaming接收Kafka、Flume、HDFS和Kinesis等各种来源的实时输入数据，进行处理后，处理结果保存在HDFS、Databases等各种地方。
2.Spark Streaming接收这些实时输入数据流，会将它们按批次划分，然后交给Spark引擎处理，生成按照批次划分的结果流。
3.Spark Streaming提供了表示连续数据流的、高度抽象的被称为离散流的DStream。DStream本质上表示RDD的序列。任何对DStream的操作都会转变为对底层RDD的操作。
4.Spark Streaming使用数据源产生的数据流创建DStream，也可以在已有的DStream上使用一些操作来创建新的DStream。
DStream：时空维度，空间维度是操作，把DstreamGraph实例化为RDD Graph
park Streaming的文档：
资料来源于：
DT_大数据梦工厂（Spark发行版本定制）微信公众号：DT_Spark
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