Spark Streaming是基于微批处理的流式计算引擎，通常是利用Spark Core或者Spark Core与Spark Sql一起来处理数据。在企业实时处理架构中，通常将Spark Streaming和Kafka集成作为整个大数据处理架构的核心环节之一。
针对不同的Spark、Kafka版本，集成处理数据的方式分为两种：Receiver based Approach和Direct Approach，不同集成版本处理方式的支持，可参考下图：
基于receiver的方式是使用kafka消费者高阶API实现的。
对于所有的receiver，它通过kafka接收的数据会被存储于spark的executors上，底层是写入BlockManager中，默认200ms生成一个block(通过配置参数spark.streaming.blockInterval决定)。然后由spark streaming提交的job构建BlockRdd，最终以spark core任务的形式运行。
关于receiver方式，有以下几点需要注意：
receiver作为一个常驻线程调度到executor上运行，占用一个cpu receiver个数由KafkaUtils.createStream调用次数决定，一次一个receiver kafka中的topic分区并不能关联产生在spark streaming中的rdd分区 增加在KafkaUtils.createStream()中的指定的topic分区数，仅仅增加了单个receiver消费的topic的线程数，它不会增加处理数据中的并行的spark的数量【topicMap[topic,num_threads]map的value对应的数值是每个topic对应的消费线程数】 receiver默认200ms生成一个block，建议根据数据量大小调整block生成周期。 receiver接收的数据会放入到BlockManager，每个executor都会有一个BlockManager实例，由于数据本地性，那些存在receiver的executor会被调度执行更多的task，就会导致某些executor比较空闲
建议通过参数spark.locality.wait调整数据本地性。该参数设置的不合理，比如设置为10而任务2s就处理结束，就会导致越来越多的任务调度到数据存在的executor上执行，导致任务执行缓慢甚至失败(要和数据倾斜区分开)
多个kafka输入的DStreams可以使用不同的groups、topics创建，使用多个receivers接收处理数据
两种receiver可靠的receiver：
可靠的receiver在接收到数据并通过复制机制存储在spark中时准确的向可靠的数据源发送ack确认不可靠的receiver： 不可靠的receiver不会向数据源发送数据已接收确认。 这适用于用于不支持ack的数据源当然，我们也可以自定义receiver。 receiver处理数据可靠性默认情况下，receiver是可能丢失数据的。 可以通过设置spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable为true开启预写日志机制，将数据先写入一个可靠地分布式文件系统如hdfs，确保数据不丢失，但会失去一定性能
限制消费者消费的最大速率涉及三个参数：
spark.streaming.backpressure.enabled：默认是false，设置为true，就开启了背压机制; spark.streaming.backpressure.initialRate：默认没设置初始消费速率，第一次启动时每个receiver接收数据的最大值; spark.streaming.receiver.maxRate：默认值没设置，每个receiver接收数据的最大速率(每秒记录数)。每个流每秒最多将消费此数量的记录，将此配置设置为0或负数将不会对最大速率进行限制
在产生job时，会将当前job有效范围内的所有block组成一个BlockRDD，一个block对应一个分区
kafka082版本消费者高阶API中，有分组的概念，建议使消费者组内的线程数(消费者个数)和kafka分区数保持一致。如果多于分区数，会有部分消费者处于空闲状态
Direct Approachdirect approach是spark streaming不使用receiver集成kafka的方式，一般在企业生产环境中使用较多。相较于receiver，有以下特点：
1.不使用receiver
不需要创建多个kafka streams并聚合它们
减少不必要的CPU占用
减少了receiver接收数据写入BlockManager，然后运行时再通过blockId、网络传输、磁盘读取等来获取数据的整个过程，提升了效率
无需wal，进一步减少磁盘IO操作
2.direct方式生的rdd是KafkaRDD，它的分区数与kafka分区数保持一致一样多的rdd分区来消费，更方便我们对并行度进行控制
注意：在shuffle或者repartition操作后生成的rdd，这种对应关系会失效
3.可以手动维护offset，实现exactly once语义
4.数据本地性问题。在KafkaRDD在compute函数中，使用SimpleConsumer根据指定的topic、分区、offset去读取kafka数据。
但在010版本后，又存在假如kafka和spark处于同一集群存在数据本地性的问题
5.限制消费者消费的最大速率
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition：从每个kafka分区读取数据的最大速率(每秒记录数)。这是针对每个分区进行限速，需要事先知道kafka分区数，来评估系统的吞吐量。
