做个试验
首先打开一个linux控制台，输入：
nc -lk 9999
打开一个socket服务器，作为spark流的源
再打开spark-shell,输入
val lines=spark.readStream.format("socket").option("host","localhost").option("port","9999").load()
val wc=lines.count()
执行到第二行就会报错了：
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Queries with streaming sources must be executed with writeStream.start();
writeStream.start()什么意思呢，流开始不是立即开始，是有个触发的机制，比如每分钟执行一次。
而直接执行count方法的话，返回的是一个数字，程序就要立即执行action，返回wc中所有的行数，而流要求在调用start方法后才执行实际的查询操作。
而改成groupby的话就不会立即执行，估计是因为未来还有值要参与分组
val wc=lines.groupBy("value").count()
wc: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string, count: bigint]
就不会报错了。后面调用start方法每分钟写一次结果到控制台，并切换到nc的那个控制台，输入1回车，输入2回车，在输入1回车，可以看到一分钟后spark shell的窗口显示结果：
Batch: 1 ------------------------------------------- +-----+-----+ |value|count| +-----+-----+ | 1| 2| | 2| 1| +-----+-----+
