首先我们要先了解什么是Spark-Streaming：

　　Spark Streaming是Spark Core API的一种扩展，它可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。它支持从很多种数据源中读取数据，比如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或者是TCP Socket。并且能够使用类似高阶函数的复杂算法来进行数据处理，比如map、reduce、join和window。处理后的数据可以被保存到文件系统、数据库、Dashboard等存储中。

　　接下来要知道Spark-Streaming的基本运行原理：

　　Spark-Streaming内部的基本工作原理如下：接收实时输入数据流，然后将数据拆分成多个batch，比如每收集5秒的数据封装为一个batch，然后将每个batch交给Spark的计算引擎进行处理，最后会生产出一个结果数据流，其中的数据，也是由一个一个的batch所组成的。

　　关于Spark-Streaming的高级抽象

　　Spark-Streaming提供了一种高级的抽象，叫做DStream，英文全称为Discretized Stream，中文翻译为“离散流”，它代表了一个持续不断的数据流。DStream可以通过输入数据源来创建，比如Kafka、Flume和Kinesis;也可以通过对其他DStream应用高阶函数来创建，比如map、reduce、join、window。

　　DStream的内部，其实一系列持续不断产生的RDD。RDD是Spark Core的核心抽象，即，不可变的，分布式的数据集。DStream中的每个RDD都包含了一个时间段内的数据。

　　接下来就是一些关于面试时的大杀器：

　　Spark-Streaming checkPoing概述

　　每一个Spark Streaming应用，正常来说，都是要724小时运转的，这就是实时计算程序的特点，因为要持续不断地对数据进行计算，因此，对实时计算应用的要求，应该是必须要能够对应用程序逻辑无关的失败，进行容错，如果要实现这个目标，Spark-Streaming程序就必须讲座狗的信息checkpoint到容错的存储系统上，从而让它能够错失败中进行恢复

　　如何对dstream做checkpoint

　　首先设置还原点目录，其次调用dstream的checkpoint方法

　　【注意】：dstream的checkpoint的周期一定要是产生batch的时间的整数倍，同时官方建议将checkpoint的事件设置为至少10秒，

　　通常来说，将checkpoint间隔设置为窗口操作的滑动间隔的5~10倍是个不错的选择

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