spark自带的example中就有streaming结合kafka使用的案例：
$SPARK_HOME/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/streaming/KafkaWordCount.scala
使用方法参见代码描述：
Usage: KafkaWordCount <zkQuorum> <group> <topics> <numThreads>
<zkQuorum> is a list of one or more zookeeper servers that make quorum
<group> is the name of kafka consumer group
<topics> is a list of one or more kafka topics to consume from
<numThreads> is the number of threads the kafka consumer should use Example:
`$ bin/run-example \
org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount zoo01,zoo02,zoo03 \
my-consumer-group topic1,topic2 `
运行步骤：
1、启动ZK
zkServer.sh start
2、启动KAFKA SERVER
kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/server.properties &
3、运行Producer
run-example org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCountProducer hadoop000: test
参数描述：
hadoop000:9092表示producer的地址和端口；
test表示topic；
3表示每秒发多少条消息；
5表示每条消息中有几个单词；
4、运行Consumer
run-example org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount hadoop000: test-consumer-group test
参数描述：
hadoop000:2181表示zookeeper的监听地址；
test-consumer-group表示consumer-group的名称，必须和$KAFKA_HOME/config/consumer.properties中的group.id的配置内容一致；
test表示topic；
1表示线程数；
注意观察consumer控制台的数据输出，类似于下面的输出：
-------------------------------------------
Time: ms
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(,)
(,)
(,)
(,)
(,)
(,)
(,)
(,)
(,)
(,)
注意：
1、运行该案例的时候不需要启动spark；
2、我已经将$KAFKA_HOME/bin和$SPARK_HOME/bin添加到系统环境变量中，故在任意路径均可以执行运行步骤的脚本，如果没配置到环境变量，需要指定路径再执行脚本。
参考许鹏博客