spark连接kafka的两种方式

1. Reciver方式
   spark streaming通过Reciver方式获取kafka的数据实质是：在spark程序的Executor中开Reciver来接收来自kafka的数据，然后spark streaming会启动job去处理这些数据。
   因为这些数据是存在内存中的，所以这种方式会容易丢失数据，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，但是效率会下降。
   

2. Direct
   使用Direct这种方式的话，spark会主动地拉取kafka的数据，它会周期性地查询kafka中每个partition中最新的offset。
   使用这种方式的优点：
   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，SparkStreaming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。
   
   使用Direct方式有拉取kafka的数据有三种策略，在创建createDirectStream的时候指定：
   
   1.PreferBrokers：当且仅当Executor和broker在同一台机器上时使用。
   2.PreferConsistent：kafka的分区会均匀地分布在每个Executor上。
   3.PreferFixed：指定某一分区的数据分配到指定的Executor上。