首先我們要先了解什么是Spark-Streaming：

　　Spark Streaming是Spark Core API的一種擴展，它可以用于進行大規模、高吞吐量、容錯的實時數據流的處理。它支持從很多種數據源中讀取數據，比如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或者是TCP Socket。并且能夠使用類似高階函數的復雜算法來進行數據處理，比如map、reduce、join和window。處理后的數據可以被保存到文件系統、數據庫、Dashboard等存儲中。

　　接下來要知道Spark-Streaming的基本運行原理：

　　Spark-Streaming內部的基本工作原理如下：接收實時輸入數據流，然后將數據拆分成多個batch，比如每收集5秒的數據封裝為一個batch，然后將每個batch交給Spark的計算引擎進行處理，最后會生產出一個結果數據流，其中的數據，也是由一個一個的batch所組成的。

　　關于Spark-Streaming的高級抽象

　　Spark-Streaming提供了一種高級的抽象，叫做DStream，英文全稱為Discretized Stream，中文翻譯為“離散流”，它代表了一個持續不斷的數據流。DStream可以通過輸入數據源來創建，比如Kafka、Flume和Kinesis;也可以通過對其他DStream應用高階函數來創建，比如map、reduce、join、window。

　　DStream的內部，其實一系列持續不斷產生的RDD。RDD是Spark Core的核心抽象，即，不可變的，分布式的數據集。DStream中的每個RDD都包含了一個時間段內的數據。

　　接下來就是一些關于面試時的大殺器：

　　Spark-Streaming checkPoing概述

　　每一個Spark Streaming應用，正常來說，都是要724小時運轉的，這就是實時計算程序的特點，因為要持續不斷地對數據進行計算，因此，對實時計算應用的要求，應該是必須要能夠對應用程序邏輯無關的失敗，進行容錯，如果要實現這個目標，Spark-Streaming程序就必須講座狗的信息checkpoint到容錯的存儲系統上，從而讓它能夠錯失敗中進行恢復

　　如何對dstream做checkpoint

　　首先設置還原點目錄，其次調用dstream的checkpoint方法

　　【注意】：dstream的checkpoint的周期一定要是產生batch的時間的整數倍，同時官方建議將checkpoint的事件設置為至少10秒，

　　通常來說，將checkpoint間隔設置為窗口操作的滑動間隔的5~10倍是個不錯的選擇

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