問題描述：首先以一個簡單的示例開始：用Spark Streaming對從TCP連接中接收的文本進行單詞計數。 /** * 功能：用spark streaming實現的針對流式數據進行單詞計數的程序。 * 該程序只是對數據流中的每一批數據進行單獨的計數，而沒有進行增量計數。

回答(1).首先以一個簡單的示例開始：用Spark Streaming對從TCP連接中接收的文本進行單詞計數。 /** * 功能：用spark streaming實現的針對流式數據進行單詞計數的程序。 * 該程序只是對數據流中的每一批數據進行單獨的計數，而沒有進行增量計數。

回答(2).首先以一個簡單的示例開始：用Spark Streaming對從TCP連接中接收的文本進行單詞計數。 /** * 功能：用spark streaming實現的針對流式數據進行單詞計數的程序。 * 該程序只是對數據流中的每一批數據進行單獨的計數，而沒有進行增量計數。 * 環境：spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 引入相關類庫 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ object NetworkWordCount { def main(args: Array[String]) { // Spark Streaming程序以StreamingContext為起點，其內部維持了一個SparkContext的實例。 // 這里我們創建一個帶有兩個本地線程的StreamingContext，并設置批處理間隔為1秒。 val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount") val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 在一個Spark應用中默認只允許有一個SparkContext，默認地spark-shell已經為我們創建好了 // SparkContext，名為sc。因此在spark-shell中應該以下述方式創建StreamingContext，以 // 避免創建再次創建SparkContext而引起錯誤： // val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 創建一個從TCP連接獲取流數據的DStream，其每條記錄是一行文本 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // 對DStream進行轉換，最終得到計算結果 val res = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // 打印該DStream中每個RDD中的前十個元素 res.print() // 執行完上面代碼，Spark Streaming并沒有真正開始處理數據，而只是記錄需在數據上執行的操作。 // 當我們設置好所有需要在數據上執行的操作以后，我們就可以開始真正地處理數據了。如下： ssc.start() // 開始計算 ssc.awaitTermination() // 等待計算終止 } } 為了測試程序，我們得有TCP數據源作為輸入，這可以使用Netcat(一般linux系統中都有，如果是windows系統，則推薦你使用 Ncat ，Ncat是一個改進版的Netcat)。如下使......

回答(3).首先，需要將以下代碼編譯成jar包，然后在flume中使用，代碼轉自這里 （如果發現需要依賴的工具類神馬的，請在相同目錄下的scala文件中找一找） package org.apache.spark.streaming.flume.sink import java.net.InetSocketAddress import java....

回答(4).初始化的過程主要可以概括為兩點： 1）調度器的初始化。 調度器調度 Spark Streaming 的運行，用戶可以通過配置相關參數進行調優。 2）將輸入流的接收器轉化為 RDD 在集群進行分布式分配，然后啟動接收器集合中的每個接收器。

回答(5).　　初始化的過程主要可以概括為兩點： 　　1）調度器的初始化。 　　調度器調度 Spark Streaming 的運行，用戶可以通過配置相關參數進行調優。 　　2）將輸入流的接收器轉化為 RDD 在集群進行分布式分配，然后啟動接收器集合中的每個接收器。 　　針對不同的數據源， Spark Streaming 提供了不同的數據接收器，分布在各個節點上的每個接收器可以認為是一個特定的進程，接收一部分流數據作為輸入。

回答(6).參看這個貼子 里面說介紹

回答(7).隨著大數據的發展，人們對大數據的處理要求也越來越高，原有的批處理框架MapReduce適合離線計算，卻無法滿足實時性要求較高的業務，如實時推薦、用戶行為分析等。 Spark Streaming是建立在Spark上的實時計算框架，通過它提供的豐富的API、基于內.

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