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Spark Streaming 源码解析系列/1.2 DStream 生成 RDD 实例详解.md

@@ -459,7 +459,7 @@ override def generateJob(time: Time): Option[Job] = {
 
 至此，在给定的 batch 里，`DStreamGraph.generateJobs(time)` 的工作已经全部完成，`Seq[Job]` 作为结果返回给 `JobGenerator` 后，`JobGenerator` 也会尽快提交到 `JobSheduler` 那里尽快调用 `Job.run()` 使得这 `2` 个 `RDD` DAG 尽快运行起来。
 
-而且，每个新 batch 生成时，都会调用 `DStreamGraph.generateJobs(time)`，也进而出发我们之前讨论这个 `Job` 生成过程，周而复始。
+而且，每个新 batch 生成时，都会调用 `DStreamGraph.generateJobs(time)`，也进而触发我们之前讨论这个 `Job` 生成过程，周而复始。
 
 到此，整个 `DStream` 作为 `RDD` 的 “模板” 为每个 batch 实例化 `RDD`，`DStreamGraph` 作为 `RDD` DAG 的 “模板” 为每个 batch 实例化 `RDD` DAG，就分析完成了。