SparkStreaming并行度属性设置
spark.streaming.blockInterval：该属性是对BatchInterval的进一步细化切分。将一个BatchInterval的数据喜欢切分成更小的block，一个block对应一个Spark Partition。
BatchInterval的数据对应RDD
blockInterval的数据对应RDD中的Partition
所以SparkStreaming中Partition的数量公式如下：
Partition个数 = BatchInterval / blockInterval
建议：blockInterval的大小不要小于50ms，如果数据太小，那么处理数据所花费的时间远远小于启动一个线程所需要的时间，那么相当于使用大炮打蚊子。
默认情况下，blockInterval = 200ms，如果BatchInterval = 5s，那么Partition个数 = BatchInterval / blockInterval = 25，也就是有25个Partition，但是当一个BatchInterval中数据过少，例如只有<25个数的数据，那么是分不成25个Partition的，如下图，只有3个，有时只2个Partition。