数据输入源
SparkStreaming
是
Apache
Spark
的一个扩展模块，用于处理实时数据流。它支持多种数据输入源，使得用户可以根据实际情况选择合适的数据来源。以下是根据搜索结果总结的几种
SparkStreaming
数据输入源：
SparkStreaming
提供了一些基本输入源，这些源在
StreamingContext
API
中直接可用。以下是基本输入源的相关信息：
1.文件流：SparkStreaming
可以监视指定的
HDFS
目录，并且处理出现在目录中的文件。所有放入
HDFS
目录中的文件都必须有相同的格式，并且必须使用移动或者重命名的方式，将文件移入目录。一旦处理之后，文件的内容即使改变，也不会再处理了。
2.RDD
队列流：这是一种其他输入源，实际上是队列形式的
RDD。SparkStreaming
会从这些队列中读取数据，并将其视为一个输入流。
3.套接字流：SparkStreaming
支持根据
TCP
协议的数据源，如
`socketTextStream`
和
`socketStream`。这些输入源允许从指定的主机和端口接收数据。
除了基本输入源外，SparkStreaming
还支持一些高级输入源，这些源包括但不限于
Kafka、Flume、Kinesis、Twitter
等。这些高级输入源提供了更多的功能和灵活性，但可能需要额外的配置和设置。以下是高级输入源的相关信息：
1.Kafka：Kafka
是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，SparkStreaming
可以直接与
Kafka
集成，从而从
Kafka
队列中获取数据。
2.Flume：SparkStreaming
也可以适应
Flume，这是一个用于收集、聚合和移动大量日志数据的工具。然而，需要注意的是，在
SparkStreaming
2.3.0
之后对
Flume
的支持已被标记为过时，因为在高峰期时
Flume
直接对接
SparkStreaming
会造成
SparkStreaming
压力过大。
3.其他外部系统：SparkStreaming
还支持通过自定义
Receiver
获取数据，用户可以实现自己的
Receiver
类来进行数据处理。
在使用
SparkStreaming
时，需要注意的是，每个输入流
DStream
和一个
Receiver
对象相关联，这个
Receiver
从源中获取数据，并将数据存入内存中用于处理。因此，输入源的选择和配置对于
SparkStreaming
的性能和可靠性至关重要。
以上就是
SparkStreaming
支持的主要数据输入源。在实际应用中，可以根据数据来源和处理需求选择合适的输入源，并进行相应的配置和优化。
