Spark Streaming：RDD，Batch， Dstream， Partitiion到底是什么

https://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-programming-guide.html

其实spark doc写的挺好，我这就把他概括一下，写一些让我迷惑的问题点：

RDD：RDD就算是spark里最基本的处理单位，算是spark定义的一种数据结构（是分布式的）-------她是Immutable的，一旦生成了，就不能改

其实想想也能明白为啥RDD不能修改：处理器之间共享方便：也安全一些，不至于各个core的一个RDD不同步，等等等等

经典的图来了

input data 就是输入了， 不停的发啊发啊发啊，，，，，，

第一步： 切成batch

然后Streaming engine就会用一个batch来收集数据，凑够一个batch了就发走了（batch的大小是时间大小）， 问题又来了

那batch里是啥？

block

batch里也不会直接是数据，batch会有block（熟悉把，就是那个64m的block），block内会接受数据流，当一个block存满了，就去存下一个block，直到batch时间到了。

block的大小（怕我忘了： conf：spark.streaming.blockInterval ）

RDD

然后这个batch（里面有一些block）就会发送到Spark Engine 生成RDD， 而里面的block就变成的RDD的partition。

所以：

一个batch里只有一个RDD

Dstream就简单了，就把他 想象成一堆连续的RDD就行， 没啥特别的

RDD = （ 一堆partitions 组成）

Batch = （一堆block组成）

（一堆block） ------->经过spark engine------->(一堆partitions，生成RDD)

所以要是说Batch和RDD是一个东西好像也不太对，可能就是进化关系把。。。

所以Spark Streaming里最基本的划分是从batch来划分流生成RDD，所以如果你打算生成window， window必须要是batch interval的整数倍（数据是这么切的啊。。。）