一：sparkRDD如何变成了sparkStreaming？
Spark底层是通过Driver端构建SparkRDD来处理数据的，但是SparkRDD处理完成后就退出了。
那么如何才能够让集群中一直有SparkRDD在运行，处理实时发送过来的kafka数据？
Spark提供了一个很简单粗暴的方式
Driver端根据DAG每隔一段时间，不断地往集群中循环发送task，不断的读取kafka对应offset的数据，这样集群中就会不断的有新的SparkRDD在运行，从而形成流式
二：图解
所有的Spark模块都是基于SparkRDD的
他们最终都是转化为RDD生成DAG，然后通过DAGScheduler切分stage，最后调用Tasksheduler将stage作为task发送到executor执行。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/3062408/blog/795541