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Spark Streaming可以通过Socket端口监听并接收数据，然后进行相应处理。Spark Streaming自身就提供了一个简单的样例程序，我们先直接演示这个程序，看看效果，然后再动手编写程序打包运行。
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Spark入门：文件流(DStream)
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Spark支持从兼容HDFS API的文件系统中读取数据，创建数据流。
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Spark入门：Spark Streaming简介
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Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。Spark Streaming可结合批处理和交互查询，适合一些需要对历史数据和实时数据进行结合分析的应用场景。
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Spark入门：流计算简介
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数据总体上可以分为静态数据和流数据。对静态数据和流数据的处理，对应着两种截然不同的计算模式：批量计算和实时计算。批量计算以“静态数据”为对象，可以在很充裕的时间内对海量数据进行批量处理，计算得到有价值的信息。Hadoop就是典型的批处理模型，由HDFS和HBase存放大量的静态数据，由MapReduce负责对海量数据执行批量计算。流数据必须采用实时计算，实时计算最重要的一个需求是能够实时得到计算结果，一般要求响应时间为秒级。当只需要处理少量数据时，实时计算并不是问题；但是，在大数据时代，不仅数据格式复杂、来源众多，而且数据量巨大，这就对实时计算提出了很大的挑战。因此，针对流数据的实时计算——流计算，应运而生。
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Spark入门: Spark SQL简介
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Spark SQL是Spark生态系统中非常重要的组件，其前身为Shark。Shark是Spark上的数据仓库，最初设计成与Hive兼容，但是该项目于2014年开始停止开发，转向Spark SQL。Spark SQL全面继承了Shark，并进行了优化。
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Spark入门：DataFrame
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DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。
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Spark入门：文件数据读写
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除了可以对本地文件系统进行读写以外，Spark还支持很多其他常见的文件格式（如文本文件、JSON、SequenceFile等）和文件系统（如HDFS、Amazon S3等）和数据库（如MySQL、HBase、Hive等）。数据库的读写我们将在Spark SQL部分介绍，因此，这里只介绍文件系统的读写和不同文件格式的读写。
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Spark入门：键值对RDD
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虽然RDD中可以包含任何类型的对象，但是“键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到。
Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。普通RDD里面存储的数据类型是Int、String等，而“键值对RDD”里面存储的数据类型是“键值对”。
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Spark入门：RDD编程
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通过前面几章的介绍，我们已经了解了Spark的运行架构和RDD设计与运行原理，并介绍了RDD操作的两种类型：转换操作和行动操作。
同时，我们前面通过一个简单的WordCount实例，也大概介绍了RDD的几种简单操作。现在我们介绍更多关于RDD编程的内容。
Spark中针对RDD的操作包括创建RDD、RDD转换操作和RDD行动操作。
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Spark入门：Spark的部署模式
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本节首先介绍Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中，针对不同的应用场景，可以采用不同的部署应用方式，或者采用Spark完全替代原有的Hadoop架构，或者采用Spark和Hadoop一起部署的方式。
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