Spark Streaming, sürekli veri akışlarını işleyerek gerçek zamanlı analitikler sunan bir Apache Spark modülüdür. Çalışma prensibi şu adımlarla gerçekleşir: 1. Veri Alımı: Spark Streaming, Kafka, Flume, Kinesis veya TCP soketleri gibi kaynaklardan gerçek zamanlı verileri alır. 2. Mikro-Parti Oluşturma: Gelen veriler, belirli bir zaman aralığına göre (örneğin, her 2 saniyede bir) küçük partilere (mikro-partiler) ayrılır. 3. İşleme: Her mikro-parti, Spark'ın dağıtılmış işleme modeli kullanılarak bir RDD (Resilient Distributed Dataset) olarak ele alınır ve dönüşümler (örneğin, filtreleme, gruplama) ve eylemler (örneğin, sonuca yazma) uygulanır. 4. Çıktı: İşlenen veriler, dosyalar, veritabanları veya konsol gibi çıktı hedeflerine yazılır. 5. Hata Toleransı: Checkpointing kullanılarak, uygulamanın durumu kaydedilir ve başarısızlık durumunda veri kaybı olmadan kurtarma sağlanır.