Spark Streaming的系统架构
本节首先分析传统流处理系统架构存在的问题，然后介绍 Spark Streaming 的系统架构及其工作原理和优势。
传统流处理系统架构
流处理架构的分布式流处理管道执行方式是，首先用数据采集系统接收来自数据源的流数据，然后在集群上并行处理数据，最后将处理结果存放至下游系统。
为了处理这些数据，传统的流处理系统被设计为连续算子模型，其工作方式如图 1 所示。
系统包含一系列的工作结点，每组结点上运行一至多个连续算子。对于流数据，每个连续算子（ContinuousOperator）一次处理一条记录，并且将记录传输给管道中别的算子，源算子（SourceOperator）从采集系统接收数据，接着沉算子（SinkOperator）输出到下游系统。
连续算子是一种较为简单、自然的模型。然而，在大数据时代，随着数据规模的不断扩大，以及越来越复杂的实时分析，这个传统的架构面临着严峻的挑战。
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