文档状态的Dstream的定义，
离散的流或Dstream是火花流提供的基本抽象。它代表了连续的数据流，即从源接收到的输入数据流，或者是通过转换输入流生成的处理的数据流。在内部，Dstream由连续的RDD代表，这是Spark的不变，分布式数据集的抽象。
问题是，如果它表示为一系列RDD，我们是否可以进行RDD流并期望它与Dstream相似？
如果有人可以通过代码样本帮助我理解这一点，那就太好了。
问题是，如果它表示为一系列RDD，我们是否可以进行RDD流并期望它与Dstream相似？
你是对的。DStream在逻辑上是一系列RDDs。
火花流只是隐藏创建Seq[RDD]的过程，因此不是您的工作，而是框架。
此外，Spark流提供了一个更好的开发人员API，因此您可以将Seq[RDD]视为DStream，但是您可以简单地简单地将dstream.map(t => your code goes here)视为CC_7，除了rdd和t的类型外，它没有什么不同。使用DStream时，您已经在下面的一个级别。