Spark Streaming的背壓機制（類比Storm雪崩）
默認狀況下，SparkStremaing根據Receiver以生產者生產數據的速度來接收數據，可是在工做狀態下， 實際計算一個批次數據的時間通常要大於Streaming應用設置的批處理間隔。這就意味着Spark Streaming處理數據的速度要小於數據接收的速度， 數據處理能力低，致使數據所有堆積在內存中，進一步致使Receiver所在的Executor會發生內存溢出的問題。
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