1、有一个集群资源管理器，比如standalone模式下的Spark集群，Yarn模式下的Yarn集群等。

2、打包应用程序为一个jar包。

3、为executor配置充足的内存，因为Receiver接受到的数据，是要存储在Executor的内存中的，所以Executor必须配置足够的内存来保存接受到的数据。要注意的是，

如果你要执行窗口长度为10分钟的窗口操作，那么Executor的内存资源就必须足够保存10分钟内的数据，因此内存的资源要求是取决于你执行的操作的。

4、配置checkpoint，如果你的应用程序要求checkpoint操作，那么就必须配置一个Hadoop兼容的文件系统（比如HDFS）的目录作为checkpoint目录.

5、配置driver的自动恢复，如果要让driver能够在失败时自动恢复，之前已经讲过，一方面，要重写driver程序，一方面，要在spark-submit中添加参数。

预写日志机制，简写为WAL，全称为Write Ahead Log。从Spark 1.2版本开始，就引入了基于容错的文件系统的WAL机制。如果启用该机制，Receiver接收到的

所有数据都会被写入配置的checkpoint目录中的预写日志。这种机制可以让driver在恢复的时候，避免数据丢失，并且可以确保整个实时计算过程中，零数据丢失。

要配置该机制，首先要调用StreamingContext的checkpoint()方法设置一个checkpoint目录。然后需要将spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable参数设置为true。

然而，这种极强的可靠性机制，会导致Receiver的吞吐量大幅度下降，因为单位时间内，有相当一部分时间需要将数据写入预写日志。如果又希望开启预写日志机制，

确保数据零损失，又不希望影响系统的吞吐量，那么可以创建多个输入DStream，启动多个Rceiver。

此外，在启用了预写日志机制之后，推荐将复制持久化机制禁用掉，因为所有数据已经保存在容错的文件系统中了，不需要在用复制机制进行持久化，保存一份副本了。

只要将输入DStream的持久化机制设置一下即可，persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)。（之前讲过，默认是基于复制的持久化策略，_2后缀）

如果集群资源有限，并没有大到，足以让应用程序一接收到数据就立即处理它，Receiver可以被设置一个最大接收限速，以每秒接收多少条单位来限速。

spark.streaming.receiver.maxRate和spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition参数可以用来设置，前者设置普通Receiver，后者是Kafka Direct方式。

Spark 1.5中，对于Kafka Direct方式，引入了backpressure机制，从而不需要设置Receiver的限速，Spark可以自动估计Receiver最合理的接收速度，并根据

情况动态调整。只要将spark.streaming.backpressure.enabled设置为true即可。

在企业实际应用场景中，通常是推荐用Kafka Direct方式的，特别是现在随着Spark版本的提升，越来越完善这个Kafka Direct机制。优点：1、不用receiver，

不会独占集群的一个cpu core；  2、有backpressure自动调节接收速率的机制；  3、....。

由于Spark Streaming应用程序都是7 * 24小时运行的。因此如果需要对正在运行的应用程序，进行代码的升级，那么有两种方式可以实现：

1、升级后的Spark应用程序直接启动，先与旧的Spark应用程序并行执行。当确保新的应用程序启动没问题之后，就可以将旧的应用程序给停掉。但是要注意的是，

这种方式只适用于，能够允许多个客户端读取各自独立的数据，也就是读取相同的数据。

2、小心地关闭已经在运行的应用程序，使用StreamingContext的stop()方法，可以确保接收到的数据都处理完之后，才停止。然后将升级后的程序部署上去，启动。

这样，就可以确保中间没有数据丢失和未处理。因为新的应用程序会从老的应用程序未消费到的地方，继续消费。但是注意，这种方式必须是支持数据缓存的数据源才可以，

比如Kafka、Flume等。如果数据源不支持数据缓存，那么会导致数据丢失。

注意：配置了driver自动恢复机制时，如果想要根据旧的应用程序的checkpoint信息，启动新的应用程序，是不可行的。需要让新的应用程序针对新的checkpoint目录启动，

或者删除之前的checkpoint目录。

当Spark Streaming应用启动时，Spark Web UI会显示一个独立的streaming tab，会显示Receiver的信息，比如是否活跃，接收到了多少数据，是否有异常等；

还会显示完成的batch的信息，batch的处理时间、队列延迟等。这些信息可以用于监控spark streaming应用的进度。

Spark UI中，以下两个统计指标格外重要：

1、处理时间——每个batch的数据的处理耗时

2、调度延迟——一个batch在队列中阻塞住，等待上一个batch完成处理的时间

如果batch的处理时间，比batch的间隔要长的话，而且调度延迟时间持续增长，应用程序不足以使用当前设定的速率来处理接收到的数据，此时，

可以考虑增加batch的间隔时间。