什么是 Spark Streaming Receiver 以及它如何处理数据摄取？

在Spark Streaming中，数据源被称为Receiver。Receiver是在工作节点（worker node）上运行的长时间任务，它从数据源（如Apache Flume、Apache Kafka、Twitter、网络套接字等）接收数据，并将数据保存在Spark Executor的内存或磁盘中。这个过程是持续不断的，Receiver会持续不断地接收来自数据源的数据，并将它们存储在Spark集群中的内存或磁盘中。一旦接收到数据，Spark Streaming就会对其进行处理，并将处理结果发送到下游应用程序或存储系统中。
Receiver通过网络套接字（socket）接收数据，并将其存储在Spark Executor的内存或磁盘中。在Receiver收到数据之后，它将数据存储在Spark Executor的内存或磁盘中，并通过Spark Streaming对数据进行处理。在处理完成后，数据可以被发送到下游应用程序或存储系统中。由于Receiver在集群的工作节点上运行，所以它可以轻松地扩展到数百个节点，并支持高可用性。Spark Streaming提供了许多内置的Receiver，如Flume Receiver、Kafka Receiver、Twitter Receiver和Socket Receiver等，以方便用户使用。用户也可以编写自己的Receiver来支持自定义数据源的接入。