sparkStreaming原理图

Spark Streaming是Spark核心API的扩展，它支持高吞吐量、可容错的实时数据流处理。其原理图主要包括以下部分：数据输入源（如Kafka、Flume等），接收到的数据会被分成小批次进行处理；然后通过Spark的转换操作（如map、filter等）对数据进行预处理；接着使用Spark的输出操作（如print、saveAsTextFile等）将处理结果输出；最后，通过监控状态和更新信息的持久化存储，实现故障恢复和状态管理。整个流程在Spark集群上并行执行，保证了数据处理的高吞吐量和低延迟。