10.2 架构与抽象
Spark Streaming 使用“微批次”的架构，把流式计算当作一系列连续的小规模批处理来对待。
Spark Streaming 从各种输入源中读取数据，并把数据分组为小的批次。
新的批次按均匀的时间间隔创建出来。
在每个时间区间开始的时候，一个新的批次就创建出来，在该区间内收到的数据都会被添加到这个批次中。
在时间区间结束时，批次停止增长。
时间区间的大小是由批次间隔这个参数决定的。
批次间隔一般设在 500 毫秒到几秒之间，由应用开发者配置。
每个输入批次都形成一个 RDD，以 Spark 作业的方式处理并生成其他的 RDD。