Spark Streaming 是core Spark的一个扩展，用来处理实时数据流，数据源可以来自Kafka, Flume, HDFS等，经过复杂的算法处理后，存入HDFS，数据库，或者实时的Dashboards.
从内部来看，Spark Streaming把进来的流式数据切成一小块一小块，然后再交给Spark Engine处理，最终把无间隔的流式数据处理为有微小间隔的批次数据。由此完成了对数据流的实时处理。
接下来，介绍几个重要的概念：
Discretized Stream（DStream）：DStream是Spark Streaming的一个抽象概念，代表一段连续的数据流，它既可以是从输入端收到的数据流，也可以是经过转换处理后的数据流。从内部来看一个DStream是由一组RDD序列构成。
Resilient Distributed Dataset(RDD): RDD是Spark的一个数据结构，它由一组只读的，可容错的，可分布式处理的记录所构成。RDD要么通过读取外部数据来创建，要么通过转换现有的RDD来创建。RDD的操作包含Transformation(从现有的RDD生成一个新的RDD)和Action(对RDD执行运算后向Driver程序返回结果）
Input DStreams: Input DStream代表了从数据源接收到的输入数据流，Spark Streaming提供了两类数据源，一类是基础源，比如文件系统，Socket连接。另一类是高级源，比如Kafka, Flume这些。
Transformations on DStreams: 与RDD类型，我们也可以对DStream进行某些转换（Transformation)， 其中常用的一些转换请参见 这里
Output Operations on DStreams: DStream的输出操作允许将DStream的数据存到外部系统中，比如数据库或者文件系统。具体的输出操作请参见 这里
总的来说，Spark Streaming就是将实时数据流分成一个个的RDD，然后对RDD进行各种操作和转换，最终将处理结果输出到外部的数据库或文件系统中。
原文：http://www.cnblogs.com/LeeZee/p/7659164.html