#
概要：本例子为SparkStreaming消费kafka消息的例子，实现的功能是将数据实时的进行抽取、过滤、转换，然后存储到HDFS中。 实例代码 package com.fwmagic.test
项目架构：日志数据---->flume----->kafka-------->spark streaming---------->mysql/redis/hbase 前置条件
一、Spark Streaming的介绍 （1）为什么要有Spark Streaming？ Hadoop 的 MapReduce 及 Spark SQL 等只能进行离线计算，
简介 Spark Streaming是Spark核心API的扩展，可以实现可伸缩、高吞吐量、具备容错机制的实时流时数据的处理。支持多种数据源，比如Kafka、Flume、Twitter、ZeroM
