开发一个完善的工作流调度器应该并不是一件简单的事情。但是通过Spark Streaming，我们也许能简化这些工作。

微软用Silverlight为我们带来了许多惊喜。现在该软件巨头正要将Smooth Streaming加入到Silverlight中，但是，Smooth Streaming究竟是什么？为什么我们要关注这一举动呢？本文将带我们了解这两者的融合将怎样有助于Silverlight的使用。

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实验一：SparkStreaming入门案例 参考文档 一．准备工作 实验环境：netcat （如果之前没有安装，需要下载：yum install -y nc） 二．任务分析 将nc作为服务器端，用户产生数据；启动sparkstreaming案例中的客户端程序，监听服务器端发送过来的数据，并对其数据进行词频统计，即为流式的wordcount入门程序 三．具体操作 启动nc为服务器端，执行：nc -l -p 6666，并输入数据测试： 启动客户端，执行：bin/run-ex

1.9.Flink入门案例-wordCount 1.9.1.开发工具 1.9.2.编写java版本word-count程序 1.9.2.1.添加Flink Maven依赖 1.9.2.2.编写wordcount的java代码 1.9.2.3.数据准备 1.9.2.4.执行结果 1.9.3.编写scala版本word-count程序 1.9.3.1.添加Flink依赖 1.9.3.2.编写wordcount的scala程序 1.9.4.Flink StreamingWindowWordCount

Spark Streaming编程指南 中文WORD版,Spark Streaming属于Spark的核心api，它支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理。它可以接受来自Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ和TCP Socket的数据源，使用简单的api函数比如 map, reduce, join, window等操作，还可以直接使用内置的机器学习算法、图算法包来处理数据

Spark是基于内存的大数据综合处理引擎，具有优秀的作业调度机制和快速的分布式计算能力，使其能够更加高效地进行迭代计算，因此Spark能够在一定程度上实现大数据的流式处理。

Spark Streaming在大数据领域第一次尝试将批处理和流计算进行了统一。

Spark Streaming是Spark API的一个可横向扩容，高吞吐量，容错的实时数据流处理引擎，Spark能够从Kafka、Flume、Kinesis或者TCP等等输入获取数据，然后能够使用复杂的计算表达式如map,reduce,join和window对数据进行计算。

大家刚开始用Spark Streaming时，心里肯定嘀咕，对于一个7*24小时运行的数据，cache住的RDD,broadcast 系统会帮忙自己清理掉么？还a是说必须自己做清理？如果系统帮忙清理的话，机制是啥？

玫瑰篇主要是说Spark Streaming的优势点，刺篇就是描述Spark Streaming 的一些问题，做选型前关注这些问题可以有效的降低使用风险。说人话：其实就是讲Spark Streaming 的好处与坑。

在“1.初始化与集群上分布接收器”中介绍了，receiver集合转换为RDD在集群上分布式地接收数据流。那么每个receiver是怎样接收并处理数据流的呢?Spark Streaming数据接收与转化的示意图如图8-14所示。