运行一个Spark Streaming应用程序，有下面一些步骤
TwitterUtils，那么就需要将spark-streaming-twitter_2.10以及它的所有依赖打包到应用程序jar中。配置应用程序driver的自动重启-为了自动从driver故障中恢复，运行流应用程序的部署设施必须能监控driver进程，如果失败了能够重启它。不同的集群管理器，有不同的工具得到该功能
Mesos： Mesos可以用Marathon提供该功能
spark.streaming.receiver.writeAheadLogs.enable为true来开启。然而，这些较强的语义可能以receiver的接收吞吐量为代价。这可以通过并行运行多个receiver增加吞吐量来解决。另外，当预写日志开启时，Spark中的复制数据的功能推荐不用，因为该日志已经存储在了一个副本在存储系统中。可以通过设置输入DStream的存储级别为StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER获得该功能。如果运行的Spark Streaming应用程序需要升级，有两种可能的方法
StreamingContext.stop(...)或JavaStreamingContext.stop(...)）现有的应用程序。在关闭之前，要保证已经接收的数据完全处理完。然后，就可以启动升级的应用程序，升级的应用程序会接着旧应用程序的点开始处理。这种方法仅支持具有源端缓存功能的输入源（如flume，kafka），这是因为当旧的应用程序已经关闭，升级的应用程序还没有启动的时候，数据需要被缓存。