Spark Streaming, canlı veri akışlarını işlemek için şu şekilde çalışır: 1. Veri Alımı: Veriler, Kafka, Kinesis veya TCP soketleri gibi kaynaklardan gerçek zamanlı olarak okunur. 2. Mikro Partisyon Oluşturma: Gelen veriler, belirli bir zaman aralığına göre mikro partisyonlara ayrılır (örneğin, her 2 saniyede bir). 3. İşleme: Her mikro partisyon, dönüşümler (örneğin, filtreleme, gruplama) ve eylemler (örneğin, bir lavaboya yazma) için işlenir. 4. Çıktı: Sonuçlar, dosya, veritabanı veya konsol gibi bir lavaboya yazılır. 5. Hata Toleransı: Checkpointing özelliği ile durum kaydedilir, böylece başarısızlık durumunda veri kaybı önlenir. Spark Streaming, temel Spark API'sinin bir uzantısı olup, toplu iş ve akış iş yüklerini yerel olarak destekler.