スパークDSTREAM（離散化ストリーム）は、スパークストリーミングの基本的な抽象化です。また、入力ストリームを変換することによって生成されたデータストリームにすることもできます。中核となるのは、 DStreamはRDD（ Spark抽象化）の連続ストリームです。 DStreamのすべてのRDDには、特定の間隔のデータが含まれています。

また、Sparkストリーミングを停止するにはどうすればよいですか？ストリーミングアプリケーションの実行を停止するだけの場合、最も簡単な方法はSpark管理UIを使用することです（そのURLはSparkマスターの起動ログにあります）。 UIには、実行中のストリーミングアプリケーションを示すセクションがあり、各アプリケーションIDの近くに小さな（キル）URLボタンがあります。

さらに、sparkはストリーミングデータをどのように処理しますか？

Sparkストリーミングプログラムの手順

1. Spark Streaming Contextは、リアルタイムのデータストリームを処理するために使用されます。
2. Spark Streamingコンテキストを定義した後、入力DStreamを作成して入力データソースを指定します。
3. マップのようなSparkingStreaming Transformations APIを使用して計算を定義し、DStreamsに還元します。

Sparkストリーミングジョブを開始するにはどうすればよいですか？

SparkStreamingコードの基本的な手順は次のとおりです。

1. SparkStreamingContextオブジェクトを初期化します。
2. 変換と出力操作をDStreamsに適用します。
3. データの受信とstreamingContextを使用した処理を開始します。始める（）。
4. StreamingContextを使用して処理が停止するのを待ちます。 awaitTermination（）。