无论
数据量有多大，一个批量的数据间隔是否在DStream中生成一个且只有一个RDD？
是的，每个批处理间隔只有一个RDD，在每个批处理间隔生成，与记录数无关（包含在RDD中 - 里面可能有零条记录）。
如果没有，并且RDD的创建取决于元素的数量，那么您就不会有同步（微批处理）流，而是一种异步处理形式。
回复这个线程已经很晚了。但是，仍然值得再补充几点。 RDD 的数量取决于您应用程序中有多少个接收器。这就是为什么"sparkContext.read"将有多个RDD。但是，如果您只有一个接收器或Kafka作为源（无接收器），在这种情况下，您将只有一个RDD。
在 Spark Streaming Programming Guide - Discretized Streams （DStreams） 中，有：
DStream 中的每个 RDD 都包含来自特定间隔的数据