# 离散流(DStreams)
离散流或者DStreams是Spark Streaming提供的基本的抽象,它代表一个连续的数据流。它要么是从源中获取的输入流,要么是输入流通过转换算子生成的处理后的数据流。在内部,DStreams由一系列连续的RDD组成。DStreams中的每个RDD都包含确定时间间隔内的数据,如下图所示:
![DStreams](https://box.kancloud.cn/2015-08-16_55d04e98b664c.png)
任何对DStreams的操作都转换成了对DStreams隐含的RDD的操作。在前面的[例子](#)中,`flatMap`操作应用于`lines`这个DStreams的每个RDD,生成`words`这个DStreams的RDD。过程如下图所示:
![DStreams](https://box.kancloud.cn/2015-08-16_55d04e98c43d3.png)
通过Spark引擎计算这些隐含RDD的转换算子。DStreams操作隐藏了大部分的细节,并且为了更便捷,为开发者提供了更高层的API。下面几节将具体讨论这些操作的细节。
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- 快速上手
- Spark Shell
- 独立应用程序
- 开始翻滚吧!
- 编程指南
- 引入 Spark
- 初始化 Spark
- Spark RDDs
- 并行集合
- 外部数据集
- RDD 操作
- RDD持久化
- 共享变量
- 从这里开始
- Spark Streaming
- 一个快速的例子
- 基本概念
- 关联
- 初始化StreamingContext
- 离散流
- 输入DStreams
- DStream中的转换
- DStream的输出操作
- 缓存或持久化
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- 部署应用程序
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