随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，原有的批处理框架MapReduce适合离线计算，却无法满足实时性要求较高的业务，如实时推荐、用户行为分析等。 Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架，通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点、适用场景。
Spark Streaming实时计算框架
Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框架，其核心是弹性分布式数据集，提供了比MapReduce更丰富的模型，可以在快速在内存中对数据集进行多次迭代，以支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法。Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。
Spark Streaming的优势在于：
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能运行在100+的结点上，并达到秒级延迟。
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使用基于内存的Spark作为执行引擎，具有高效和容错的特性。
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能集成Spark的批处理和交互查询。
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为实现复杂的算法提供和批处理类似的简单接口。
基于云梯Spark on Yarn的Spark Streaming总体架构如图1所示。其中Spark on Yarn的启动流程我的另外一篇文章（《程序员》2013年11月期刊《深入剖析阿里巴巴云梯Yarn集群》）有详细描述，这里不再赘述。Spark on Yarn启动后，由Spark AppMaster把Receiver作为一个Task提交给某一个Spark Executor；Receive启动后输入数据，生成数据块，然后通知Spark AppMaster；Spark AppMaster会根据数据块生成相应的Job，并把Job的Task提交给空闲Spark Executor 执行。图中蓝色的粗箭头显示被处理的数据流，输入数据流可以是磁盘、网络和HDFS等，输出可以是HDFS，数据库等。
图1 云梯Spark Streaming总体架构
Spark Streaming的基本原理是将输入数据流以时间片（秒级）为单位进行拆分，然后以类似批处理的方式处理每个时间片数据，其基本原理如图2所示。
图2 Spark Streaming基本原理图
首先，Spark Streaming把实时输入数据流以时间片Δt （如1秒）为单位切分成块。Spark Streaming会把每块数据作为一个RDD，并使用RDD操作处理每一小块数据。每个块都会生成一个Spark Job处理，最终结果也返回多块。
下面介绍Spark Streaming内部实现原理。
使用Spark Streaming编写的程序与编写Spark程序非常相似，在Spark程序中，主要通过操作RDD（Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集）提供的接口，如map、reduce、filter等，实现数据的批处理。而在Spark Streaming中，则通过操作DStream（表示数据流的RDD序列）提供的接口，这些接口和RDD提供的接口类似。图3和图4展示了由Spark Streaming程序到Spark jobs的转换图。
图3 Spark Streaming程序转换为DStream Graph
图4 DStream Graph转换为Spark jobs
在图3中，Spark Streaming把程序中对DStream的操作转换为DStream Graph，图4中，对于每个时间片，DStream Graph都会产生一个RDD Graph；针对每个输出操作（如print、foreach等），Spark Streaming都会创建一个Spark action；对于每个Spark action，Spark Streaming都会产生一个相应的Spark job，并交给JobManager。JobManager中维护着一个Jobs队列, Spark job存储在这个队列中，JobManager把Spark job提交给Spark Scheduler，Spark Scheduler负责调度Task到相应的Spark Executor上执行。
Spark Streaming的另一大优势在于其容错性，RDD会记住创建自己的操作，每一批输入数据都会在内存中备份，如果由于某个结点故障导致该结点上的数据丢失，这时可以通过备份的数据在其它结点上重算得到最终的结果。
正如Spark Streaming最初的目标一样，它通过丰富的API和基于内存的高速计算引擎让用户可以结合流式处理，批处理和交互查询等应用。因此Spark Streaming适合一些需要历史数据和实时数据结合分析的应用场合。当然，对于实时性要求不是特别高的应用也能完全胜任。另外通过RDD的数据重用机制可以得到更高效的容错处理。