怎样用Spark进行实时流计算

Spark是一个快速、通用的分布式计算引擎。Spark可以运行在Hadoop上，也可以作为独立的计算引擎使用。Spark提供了高性能的集群计算框架，并且提供了SQL、机器学习、图计算等多种常用的计算方式。

Spark的实时流计算是基于Spark Streaming的实时数据处理框架实现的。Spark Streaming可以从Kafka、Flume、Twitter等多种数据源接收数据，并且可以使用Spark SQL、机器学习、图计算等多种计算方式对数据进行实时处理。

Spark的实时流计算主要包括三个步骤：

1.数据接收：Spark Streaming可以从Kafka、Flume、Twitter等多种数据源接收数据。

2.数据处理：Spark Streaming可以使用Spark SQL、机器学习、图计算等多种计算方式对数据进行实时处理。

3.数据输出：Spark Streaming可以将处理结果输出到Kafka、Flume、HDFS等多种数据源。