Spark Streaming 是 Apache Spark 提供的一种批处理和实时流处理的集成框架。它允许用户使用类似于批处理作业的方式处理实时数据流，这种方式称为微批处理。Spark Streaming 可以将连续的数据流分成小批次，然后在这些小批次上应用 Spark 引擎的处理能力，如数据转换、聚合、过滤等操作。

 

主要功能和用途包括：

1. 实时数据处理： 可以从各种数据源（如Kafka、Flume、HDFS、S3等）读取数据流，进行实时处理和分析。

2. 低延迟处理： 提供毫秒级的延迟，使得可以快速响应和处理实时数据。

3. 容错和高可用： 基于 Spark 引擎的特性，具备高容错性和高可用性，能够保证数据处理的可靠性。

4. 集成批处理和流处理： 可以在同一个应用中结合批处理和实时流处理，统一处理数据。

 

总之，Spark Streaming 提供了一种高效、可扩展的方式来处理实时数据流，是大数据处理和分析中重要的组件之一。