输入DStream代表了来自数据源的输入数据流。在之前的wordcount例子中，lines就是一个输入DStream（JavaReceiverInputDStream），
代表了从netcat（nc）服务接收到的数据流。除了文件数据流之外，所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象，该对象是一个关键的组件，
用来从数据源接收数据，并将其存储在Spark的内存中，以供后续处理。
Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持:
1、基础数据源：StreamingContext API中直接提供了对这些数据源的支持，比如文件、socket、Akka Actor等。
2、高级数据源：诸如Kafka、Flume、Kinesis、Twitter等数据源，通过第三方工具类提供支持。这些数据源的使用，需要引用其依赖。
3、自定义数据源：我们可以自己定义数据源，来决定如何接受和存储数据。
要注意的是，如果你想要在实时计算应用中并行接收多条数据流，可以创建多个输入DStream。这样就会创建多个Receiver，从而并行地接收多个数据流。
但是要注意的是，一个Spark Streaming Application的Executor，是一个长时间运行的任务，因此，它会独占分配给Spark Streaming Application的cpu core。
所以只要Spark Streaming运行起来以后，这个节点上的cpu core，就没法给其他应用使用了。
使用本地模式，运行程序时，绝对不能用local或者local[1]，因为那样的话，只会给执行输入DStream的executor分配一个线程。而Spark Streaming底层的
原理是，至少要有两条线程，一条线程用来分配给Receiver接收数据，一条线程用来处理接收到的数据。因此必须使用local[n]，n>=2的模式。
如果不设置Master，也就是直接将Spark Streaming应用提交到集群上运行，那么首先，必须要求集群节点上，有>1个cpu core，其次，给Spark Streaming的
每个executor分配的core，必须>1，这样，才能保证分配到executor上运行的输入DStream，两条线程并行，一条运行Receiver，接收数据；一条处理数据。
否则的话，只会接收数据，不会处理数据。
企业工作中，机器肯定是不只一个cpu core，这个问题应该不大。
所以说，集群的节点上，总共拥有的cpu core，首先，必须是大于Spark Streaming Application的Receiver数量，因为一个Receiver独占一个CPU core;
其次，在spark-submit脚本中，给Application分配的总的cpu core，肯定小于等于集群的cpu core的数量，大于Receiver的数量;
