DStream的相关操作：
DStream上的操作与RDD的类似，分为以下两种：
- Transformations(转换)
- Output Operations(输出)/Action
1.1Transformations
●常见Transformation---无状态转换：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据
Transformation
Meaning
map(func)
对DStream中的各个元素进行func函数操作，然后返回一个新的DStream
flatMap(func)
与map方法类似，只不过各个输入项可以被输出为零个或多个输出项
filter(func)
过滤出所有函数func返回值为true的DStream元素并返回一个新的DStream
union(otherStream)
将源DStream和输入参数为otherDStream的元素合并，并返回一个新的DStream.
reduceByKey(func, [numTasks])
利用func函数对源DStream中的key进行聚合操作，然后返回新的(K，V)对构成的DStream
join(otherStream, [numTasks])
输入为(K,V)、(K,W)类型的DStream，返回一个新的(K，(V，W)类型的DStream
transform(func)
通过RDD-to-RDD函数作用于DStream中的各个RDD，可以是任意的RDD操作，从而返回一个新的RDD
●特殊的Transformations---有状态转换：当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果。
有状态转换包括基于追踪状态变化的转换(updateStateByKey)和滑动窗口的转换
1.UpdateStateByKey(func)
2.Window Operations开窗函数
1.2. Output/Action
Output Operations可以将DStream的数据输出到外部的数据库或文件系统
当某个Output Operations被调用时，spark streaming程序才会开始真正的计算过程(与RDD的Action类似)
Output Operation
Meaning
print()
打印到控制台
saveAsTextFiles(prefix, [suffix])
保存流的内容为文本文件，文件名为"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]".
saveAsObjectFiles(prefix,[suffix])
保存流的内容为SequenceFile，文件名为 "prefix-TIME_IN_MS[.suffix]".
saveAsHadoopFiles(prefix,[suffix])
保存流的内容为hadoop文件，文件名为"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]".
foreachRDD(func)
对Dstream里面的每个RDD执行func
1.3. 总结：
======
