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Spark Streaming是Apache Spark生態系統中的一個組件，用于實現實時數據處理和流式計算。它提供了高度抽象的編程接口，使得用戶可以像處理靜態數據一樣處理實時數據。Spark Streaming可以接收來自多種來源的實時數據流，如Kafka、Flume、Twitter等，并將數據流分成一批批小的微批次(micro-batches)進行處理，最終輸出計算結果。
Spark Streaming的底層架構基于Spark的RDD(彈性分布式數據集)模型，它將數據流分成一批批小的微批次，并使用Spark引擎對這些微批次進行并行處理。通過將實時數據流轉換為一系列離散的微批次，Spark Streaming可以以近似實時的速度處理大規模數據集。
Spark Streaming支持在數據流處理過程中進行各種操作，如窗口計算、過濾、聚合、連接等，同時還支持復雜事件處理(CEP)、機器學習和圖形處理等高級功能。由于它的易用性和高性能，Spark Streaming被廣泛應用于各種實時數據處理場景，如實時日志分析、實時推薦、實時數據可視化等。
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