spark读取kafka两种方式的区别

参考：http://spark.apache.org/docs/1.4.1/streaming-kafka-integration.html

Receiver与Direct方法相比，后者具有以下优点。

简化并行性

无需创建多个输入Kafka流和联合它们。使用directStream，Spark Streaming将创建与要消费的Kafka分区一样多的RDD分区，这将从Kafka并行读取数据。因此，Kafka和RDD分区之间存在一对一映射，这更容易理解和调整。

效率

在第一种方法中实现零数据丢失需要将数据存储在预写日志中，该日志进一步复制数据。这实际上是低效的，因为数据有效地被复制两次 - 一次是Kafka，另一次是写入提前日志。第二种方法消除了问题，因为没有接收器，因此不需要预写日志。只要您有足够的Kafka保留，消息可以从Kafka恢复。

Exactly-once语义

第一种方法使用Kafka的高级API在Zookeeper中存储消耗的偏移量。这是传统上消费Kafka数据的方式。虽然这种方法（与预写日志结合）可以确保零数据丢失（即至少一次语义），但是一些记录在一些故障下可能被消耗两次的机会很小。这是因为Spark Streaming可靠接收的数据与Zookeeper跟踪的偏移之间存在不一致。因此，在第二种方法中，我们使用不使用Zookeeper的简单的Kafka API。偏移由Spark Streaming在其检查点内跟踪。这消除了Spark Streaming和Zookeeper / Kafka之间的不一致，所以每个记录被Spark Streaming有效地接收一次，尽管失败了。为了实现输出结果的一次性语义，将数据保存到外部数据存储的输出操作必须是幂等的，或者是保存结果和偏移量的原子事务（请参阅主程序中的输出操作的语义）指南获取更多信息）。