spark streaming 對接kafka 有兩種方式：
參考： http://group.jobbole.com/15559/
http://blog.csdn.net/kwu_ganymede/article/details/50314901
Approach 1: Receiver-based Approach 基於receiver的方案：
這種方式使用Receiver來獲取數據。Receiver是使用Kafka的高層次Consumer API來實現的。receiver從Kafka中獲取的數據都是存儲在Spark Executor的內存中的，然后Spark Streaming啟動的job會去處理那些數據。
然而，在默認的配置下，這種方式可能會因為底層的失敗而丟失數據。如果要啟用高可靠機制，讓數據零丟失，就必須啟用Spark Streaming的預寫日志機制（Write Ahead Log，WAL）。該機制會同步地將接收到的Kafka數據寫入分布式文件系統（比如HDFS）上的預寫日志中。所以，即使底層節點出現了失敗，也可以使用預寫日志中的數據進行恢復。
連接代碼：
import org.apache.spark.streaming.kafka._ val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume])
注意：
1、Kafka中的topic的partition，與Spark中的RDD的partition是沒有關系的。所以，在KafkaUtils.createStream()中，提高partition的數量，只會增加一個Receiver中，讀取partition的線程的數量。不會增加Spark處理數據的並行度。
2、可以創建多個Kafka輸入DStream，使用不同的consumer group和topic，來通過多個receiver並行接收數據。
3、如果基於容錯的文件系統，比如HDFS，啟用了預寫日志機制，接收到的數據都會被復制一份到預寫日志中。因此，在KafkaUtils.createStream()中，設置的持久化級別是StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER。
Approach 2: Direct Approach (No Receivers) 直接讀取的方式：
這種新的不基於Receiver的直接方式，是在Spark 1.3中引入的，從而能夠確保更加健壯的機制。替代掉使用Receiver來接收數據后，這種方式會周期性地查詢Kafka，來獲得每個topic+partition的最新的offset，從而定義每個batch的offset的范圍。當處理數據的job啟動時，就會使用Kafka的簡單consumer api來獲取Kafka指定offset范圍的數據。
憂點：（相對於方法1）
1、簡化並行讀取：如果要讀取多個partition，不需要創建多個輸入DStream然后對它們進行union操作。Spark會創建跟Kafka partition一樣多的RDD partition，並且會並行從Kafka中讀取數據。所以在Kafka partition和RDD partition之間，有一個一對一的映射關系。
2、高性能：如果要保證零數據丟失，在基於receiver的方式中，需要開啟WAL機制。這種方式其實效率低下，因為數據實際上被復制了兩份，Kafka自己本身就有高可靠的機制，會對數據復制一份，而這里又會復制一份到WAL中。而基於direct的方式，不依賴Receiver，不需要開啟WAL機制，只要Kafka中作了數據的復制，那么就可以通過Kafka的副本進行恢復。
3、一次且僅一次的事務機制：
基於receiver的方式，是使用Kafka的高階API來在ZooKeeper中保存消費過的offset的。這是消費Kafka數據的傳統方式。這種方式配合着WAL機制可以保證數據零丟失的高可靠性，但是卻無法保證數據被處理一次且僅一次，可能會處理兩次。因為Spark和ZooKeeper之間可能是不同步的。
基於direct的方式，使用kafka的簡單api，Spark Streaming自己就負責追蹤消費的offset，並保存在checkpoint中。Spark自己一定是同步的，因此可以保證數據是消費一次且僅消費一次。
缺點：
這種方法不會去更新zookeeper里面的offset。因此基於zookeeper的kafka監控工具無法獲得處理進度，但是可以自己在處理的時候，將offset寫入zk。
連接：
import org.apache.spark.streaming.kafka._
val directKafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[
[key class], [value class], [key decoder class], [value decoder class] ](
streamingContext, [map of Kafka parameters], [set of topics to consume])
自定義offset參考：
http://www.voidcn.com/blog/bdchome/article/p-6188635.html
https://www.iteblog.com/archives/1381
http://ju.outofmemory.cn/entry/270603