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和基于Receiver接收数据不一样，这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量，再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据。当作业需要处理的数据来临时，spark通过调用Kafka的简单消费者API读取一定范围的数据。这个特性目前还处于试验阶段，而且仅仅在Scala和Java语言中提供相应的API。
和基于Receiver方式相比，这种方式主要有一些几个优点：
（1）、简化并行。我们不需要创建多个Kafka 输入流，然后union他们。而使用directStream，Spark Streaming将会创建和Kafka分区一样的RDD分区个数，而且会从Kafka并行地读取数据，也就是说Spark分区将会和Kafka分区有一一对应的关系，这对我们来说很容易理解和使用；
（2）、高效。第一种实现零数据丢失是通过将数据预先保存在WAL中，这将会复制一遍数据，这种方式实际上很不高效，因为这导致了数据被拷贝两次：一次是被Kafka复制；另一次是写到WAL中。但是本文介绍的方法因为没有Receiver，从而消除了这个问题，所以不需要WAL日志；
（3）、恰好一次语义（Exactly-once semantics）。文章中通过使用Kafka高层次的API把偏移量写入Zookeeper中，这是读取Kafka中数据的传统方法。虽然这种方法可以保证零数据丢失，但是还是存在一些情况导致数据会丢失，因为在失败情况下通过Spark Streaming读取偏移量和Zookeeper中存储的偏移量可能不一致。而本文提到的方法是通过Kafka低层次的API，并没有使用到Zookeeper，偏移量仅仅被Spark Streaming保存在Checkpoint中。这就消除了Spark Streaming和Zookeeper中偏移量的不一致，而且可以保证每个记录仅仅被Spark Streaming读取一次，即使是出现故障。
但是本方法唯一的坏处就是没有更新Zookeeper中的偏移量，所以基于Zookeeper的Kafka监控工具将会无法显示消费的状况。然而你可以通过Spark提供的API手动地将偏移量写入到Zookeeper中。如何使用呢？其实和方法一差不多
1、引入依赖。
对于Scala和Java项目，你可以在你的pom.xml文件引入以下依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka_2.
10
</artifactId>
<version>
1.3
.
0
</version>
</dependency>
|
如果你是使用SBT，可以这么引入：
libraryDependencies +=
"org.apache.spark"
%
"spark-streaming-kafka_2.10"
%
"1.3.0"
|
2、编程
在Streaming应用程序代码中，引入KafkaUtils ，并创建DStream输入流：
import
org.apache.spark.streaming.kafka.
_
val
directKafkaStream
=
KafkaUtils.createDirectStream[
[key
class
], [value
class
], [key decoder
class
], [value decoder
class
] ](
streamingContext, [map of Kafka parameters], [set of topics to consume])
|
在 Kafka parameters参数中，你必须指定 metadata.broker.list或者bootstrap.servers参数。在默认情况下，Spark Streaming将会使用最大的偏移量来读取Kafka每个分区的数据。如果你配置了auto.offset.reset为smallest，那么它将会从最小的偏移量开始消费。
当然，你也可以使用KafkaUtils.createDirectStream的另一个版本从任意的位置消费数据。如果你想回去每个batch中Kafka的偏移量，你可以如下操作：
directKafkaStream.foreachRDD { rdd
=
>
val
offsetRanges
=
rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges]
// offsetRanges.length = # of Kafka partitions being consumed
...
}
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你可以通过这种方式来手动地更新Zookeeper里面的偏移量，使得基于Zookeeper偏移量的Kafka监控工具可以使用。
注意到 HasOffsetRanges的类型转换仅仅在第一个被directKafkaStream调用的方法成功后，为了获得 offset 使用 transform() 代替 foreachRDD()方法，然后进一步调用spark方法，要意识到在RDD分区和Kafka分区之间是一对一关系所以获得offset方法不能保留在 shuffle 或者repartition之后，比如reduceByKey() 或者 windows().
另一个要注意的地方因为这个方法没有receivers方法，所以与接收器相关联的配置不起任何作用，代替的使用 spark.streaming.kafka.*.配置，一个比较重要的配置是利用直接读取的api 从Kafka的每个分区 每秒钟读取的数据量 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition。