出現這樣子的問題之後，我們將setMaster的值進行了一點點的修改 local[2]
為什麼？
之前在進行setMaster的值時，當我們為local的時候，其實表示為local[1]
那麼就是告訴我們的程式，只執行一個處理執行緒。但是在現在通過socket的spark streaming來處理的話
一個程序將不夠用？為什麼？
因為一個程序需要處理
還需要一個去獲取資料
為什麼這兩處程序不能銜接在一起？
從程序處理效率來說應該分開，更何況兩個程序處理的內容是不一樣的。
比如我們每隔1s拿過來的資料，但是在處理的時候需要2S。
綜合以上的考慮，需要將local至少為2
如果是2個數據源，那麼至少為4

//設定日誌級別
Logger.getLogger(“org.apache.spark”).setLevel(Level.ERROR)
//saprk streaming 的入口api
//第二個引數，是表示讓spark多久去拿一次資料，也可以稱之為處理時間間隔
//以下引數是設定處理時間間隔（處理時間）為2S
val conf = new SparkConf().setMaster(“local[2 ]”).setAppName(“test”)
//ssc
val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(conf,Seconds(10))