(1) Receiver 方式
使用 kafka 的高层次 API 进行消费，然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用 Spark Streaming 的预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。该机制会同步地将接收到的 Kafka 数据写入分布式文件系统（比如 HDFS）上的预写日志中。所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复。
需要注意的是：
1、Kafka 中的 topic 的 partition，与 Spark 中的 RDD 的 partition 是没有关系的。所以，在 KafkaUtils.createStream()中，提高 partition 的数量，只会增加一个 Receiver 中，读取 partition 的线程的数量。不会增加 Spark 处理数据的并行度。
2、如果基于容错的文件系统，比如 HDFS，启用了预写日志机制，接收到的数据都会被复制一份到预写日志中。因此，在KafkaUtils.createStream()中，设置的持久化级别是 StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER。
(2) 基于 Direct 的方式
使用 kafka 更加底层的 api，自己维护偏移量。
这种方式有如下优点：
1、简化并行读取：如果要读取多个 partition，不需要创建多个输入 DStream 然后对它们进行 union 操作。Spark 会创建跟 Kafka partition 一样多的 RDD partition，并且会并行从 Kafka 中读取数据。所以在 Kafka partition 和 RDD partition之间，有一个一对一的映射关系。
3、高性能：receiver 方式为了保证数据不丢失，需要开启 WAL 机制，这样同样的数据会保存两份。而基于 direct的方式，不依赖 Receiver，不需要开启 WAL 机制，只要 Kafka 中作了数据的复制，那么就可以通过 Kafka 的副本进行恢复。