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Batch Duration和Process Time并不是线性相关的，当数据量增大时，仅仅增大Batch Duration是不能够解决问题的，还跟RDD涉及的算子有关。

传统的数据处理应用中，采用J2EE和数据库的架构模式，但是当一秒内接收到的数据单台机器无法容纳或者无法处理时，就需要采用分布式流系统来处理接收到的数据。

采用分布式流处理系统时，还会遇到数据量突发增大，此时需要考虑峰值。论文《dynamic_batching》提到动态Batch Size的思想，尽量把Batch变小，处理就会越快，也就越安全。

引入控制模块，从Process Time的信息来改变Batch Interval。

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当前标题：如何理解SparkStreaming中动态BatchSize实现
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