Spark Streaming是Apache Spark生态系统中的一个组件，用于实现实时数据处理和流式计算。它提供了高度抽象的编程接口，使得用户可以像处理静态数据一样处理实时数据。Spark Streaming可以接收来自多种来源的实时数据流，如Kafka、Flume、Twitter等，并将数据流分成一批批小的微批次(micro-batches)进行处理，最终输出计算结果。

　　Spark Streaming的底层架构基于Spark的RDD(弹性分布式数据集)模型，它将数据流分成一批批小的微批次，并使用Spark引擎对这些微批次进行并行处理。通过将实时数据流转换为一系列离散的微批次，Spark Streaming可以以近似实时的速度处理大规模数据集。

　　Spark Streaming支持在数据流处理过程中进行各种操作，如窗口计算、过滤、聚合、连接等，同时还支持复杂事件处理(CEP)、机器学习和图形处理等高级功能。由于它的易用性和高性能，Spark Streaming被广泛应用于各种实时数据处理场景，如实时日志分析、实时推荐、实时数据可视化等。