1 说一下spark streaming?
spark streaming是抽象了离散的数据流Dstream，包括一组连续的RDD，对Dstream的操作最终会映射到内部的RDD上，构建成Dstream链，提交为Job执行
spark streaming中最为重要的是批处理间隔，指的是spark streaming以多少时间间隔为单位处理数据；批处理间隔决定了任务提交的频率以及数据处理的延迟。
sparm streaming中比较重要的概念是批处理间隔、滑动间隔与窗口间隔。滑动窗口与窗口间隔必须是批处理的整数倍。滑动间隔一般与批处理间隔相同，而窗口间隔要大一些。
备注：
窗口间隔（窗口长度）：窗口持续的时间，只有窗口的长度满足了才会触发批数据的处理
滑动间隔：经过多长时间窗口滑动一次形成新的窗口
批次间隔：每一个批次执行的时间
一般滑动间隔 = 批次间隔 < 窗口间隔 整数倍的关系
2 Spark streaming是如何处理反压？
当batch processing time > batch interval 时，即说明：处理数据的速度小于接受数据的速度，若这种情况持续时间过长，会内存堆积，导致Receiver所在的Executor内存溢出，即使溢写磁盘也会加大延迟。
可以设置Receiver的数据接受速率，设置过低会造成资源利用率低；
Spark1.5引入了反压机制，通过开启使用backpressure机制(默认是不开启），来动态控制数据接受速率来适配集群数据处理能力。
备注：优化点，开启反压机制.....
3 Spark streaming支持的输入源有那些？
socket 、Text、 flume 、kafka、file、 network
4 Spark streaming和Spark 作业的关系？
Spark streaming作业最终会转化为spark作业提交并执行，我们对Dstream的操作最终会映射到内部的RDD上，构建成Dstream链会转化为RDD链，以作业形式提交执行。
5 Spark中persist与cache的区别？
cache()调用了persist()，它只是一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY
persist()可以根据情况设置其它的缓存级别；persist有一个StorageLevel参数，表示Rdd的缓存级别
