SparkStreaming和Kafka整合
Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API，因此有两个单独的对应Spark Streaming包可用。请为您的代理选择正确的包和所需的特性；请注意，0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容，但是0.10集成与前面的代理不兼容。 
maven依赖：
groupId = org.apache.spark
artifactId = spark-streaming-kafka-0-8_2.11
version = 2.3.1SparkStreaming和Kafka整合也分为两种模式（后述为0.8版本）：
1: Receiver-based Approach
package com.ruoze.spark.SparkStreaming_integration
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
object ssk {
def main(args: Array[String]) {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("ssk")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(10))
val topics = "ruoze_kafka_streaming".split(",").map((_,1)).toMap
val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, "hadoop000:2181","ruoze_group",topics)
//业务处理
lines.map(_._2).flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
注意点：
该模式下Kafka中的主题分区与SparkStreaming中产生的RDDS的分区不相关。因此，增加KafkaUtils.createStream()中特定于主题的分区的数量只会增加线程的数量，它不会增加数据处理过程中Spark的并行性。
可以使用不同的组和主题创建多个Kafka输入DStream，以便使用多个接收器并行接收数据。
如果已经启用了带有HDFS等复制文件系统的提前写入日志，则接收的数据已经在日志中复制。储存级别为StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER
2: Direct Approach (No Receivers)
package com.ruozedata.spark.streaming.day03
import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object StreamingKafkaApp02 {
def main(args: Array[String]) {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("StreamingKafkaApp02")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(10))
val kafkaParams = Map[String, String](
"metadata.broker.list"->"ruozehadoop000:9092"
)
val topics = "ruoze_kafka_streaming".split(",").toSet
val lines = KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder](ssc,kafkaParams,topics)
//业务处理代码
lines.map(_._2).flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
该模式的优点：
监护并行：使用directStream，Spark Streaming将创建与需要使用的Kafka分区一样多的RDD分区，这些分区将并行地从Kafka读取数据。因此，卡夫卡和RDD分区之间有一对一的映射，这更易于理解和优化。
更具效率性：在第一种方法中实现零数据丢失需要将数据WAL存储。这实际上是低效的，因为数据被有效地复制了两次——一次由Kafka复制，第二次由Write Ahead Log复制。第二种方法消除了问题，因为没有接收器，因此不需要提前写入日志。只要你有足够的Kafka保留，消息可以从卡夫卡中恢复。
语义（仅消费一次）：第一种方法使用Kafka的高级API来存储Zookeeper消耗的偏移量。这是传统上从Kafka消费数据的方法。虽然这种方法（与WAL相结合）可以确保零数据丢失，但是在某些故障下，一些记录可能被消耗两次。这是因为Spark Streaming接收到的数据和由Zookeeper跟踪的偏移量不一致。因此，在第二种方法中，我们使用SimpleKafkaAPI而不使用Zookeeper，偏移量由SparkStreaming在CheckPoint跟踪，这消除了SparkStreaming和Zookeeper/Kafka之间的不一致性，因此每个记录都被SparkStreaming有效地接收一次。尽管失败了，为了精确实现输出结果的一次语义，将数据保存到外部数据存储的输出操作必须是幂等的，或者以原子事务的形式保存结果和偏移量。