大数据开发SparkStreaming消费Kafka数据

　　在流处理领域，Spark和kafka作为两个重要的组件，在大数据学习当中的重要性不必多说。面对越来越大规模的实时数据流，Spark Streaming和Kafka的组合，在应用开发层面也愈加得到重用。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Spark Streaming消费Kafka数据的相关问题。
　　首先，Spark Streaming有哪几种方式消费Kafka中的数据呢？不同的消费方式在实际运行当中又有何区别呢？
　　一、基于Receiver的方式
　　这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的（如果突然数据暴增，大量batch堆积，很容易出现内存溢出的问题），然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。
　　然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。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。
　　二、基于Direct的方式
　　这种新的不基于Receiver的直接方式，是在Spark 1.3中引入的，从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后，这种方式会周期性地查询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。
　　优点如下：
　　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。
　　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。
　　三、两种方式的对比
　　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。在实际生产环境中，现在还是大都用Direct方式比较大。
　　关于大数据开发，Spark Streaming消费Kafka数据，以上就为大家做了简单的介绍了。Spark Streaming与Kafka的配合，在处理实时数据流上，是不可多得的利器，也是现在市场主流的普遍选择之一。