(1)、如何实现sparkStreaming读取kafka中的数据
在kafka0.10版本之前有二种方式与sparkStreaming整合，一种是基于receiver，一种是direct,然后分别阐述这2种方式分别是什么
receiver：是采用了kafka高级api,利用receiver接收器来接受kafka topic中的数据，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，之后spark streaming提交的job会处理这些数据，kafka中topic的偏移量是保存在zk中的。
基本使用： val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext,
[ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume]) 还有几个需要注意的点：
在Receiver的方式中，Spark中的partition和kafka中的partition并不是相关的，所以如果我们加大每个topic的partition数量，仅仅是增加线程来处理由单一Receiver消费的主题。但是这并没有增加Spark在处理数据上的并行度. 对于不同的Group和topic我们可以使用多个Receiver创建不同的Dstream来并行接收数据，之后可以利用union来统一成一个Dstream。 在默认配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据. 因为receiver一直在接收数据,在其已经通知zookeeper数据接收完成但是还没有处理的时候,executor突然挂掉(或是driver挂掉通知executor关闭),缓存在其中的数据就会丢失. 如果希望做到高可靠, 让数据零丢失,如果我们启用了Write Ahead Logs(spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable=true）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. 复制到文件系统如HDFS，那么storage level需要设置成 StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER，也就是KafkaUtils.createStream(…, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER) direct:在spark1.3之后，引入了Direct方式。不同于Receiver的方式，Direct方式没有receiver这一层，其会周期性的获取Kafka中每个topic的每个partition中的最新offsets，之后根据设定的maxRatePerPartition来处理每个batch。（设置spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition=10000。限制每秒钟从topic的每个partition最多消费的消息条数）。
(2) 对比这2中方式的优缺点：
采用receiver方式：这种方式可以保证数据不丢失，但是无法保证数据只被处理一次，WAL实现的是At-least-once语义（至少被处理一次），如果在写入到外部存储的数据还没有将offset更新到zookeeper就挂掉,这些数据将会被反复消费. 同时,降低了程序的吞吐量。 采用direct方式:相比Receiver模式而言能够确保机制更加健壮. 区别于使用Receiver来被动接收数据, Direct模式会周期性地主动查询Kafka, 来获得每个topic+partition的最新的offset, 从而定义每个batch的offset的范围. 当处理数据的job启动时, 就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定offset范围的数据。
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. 2、高性能
如果要保证零数据丢失, 在基于receiver的方式中, 需要开启WAL机制. 这种方式其实效率低下, 因为数据实际上被复制了两份, Kafka自己本身就有高可靠的机制, 会对数据复制一份, 而这里又会复制一份到WAL中. 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. 3、一次且仅一次的事务机制
基于receiver的方式, 是使用Kafka的高阶API来在ZooKeeper中保存消费过的offset的. 这是消费Kafka数据的传统方式. 这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性, 但是却无法保证数据被处理一次且仅一次, 可能会处理两次. 因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的. 基于direct的方式, 使用kafka的简单api, Spark Streaming自己就负责追踪消费的offset, 并保存在checkpoint中. Spark自己一定是同步的, 因此可以保证数据是消费一次且仅消费一次。不过需要自己完成将offset写入zk的过程,在官方文档中都有相应介绍.
*简单代码实例：
* messages.foreachRDD(rdd=>{
val message = rdd.map(_._2)//对数据进行一些操作
message.map(method)//更新zk上的offset (自己实现)
updateZKOffsets(rdd)
})