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spark读取kafka数据 createStream和createDirectStream的区别

1、KafkaUtils.createDstream

        构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] )
使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDFS上 

A、创建一个receiver来对kafka进行定时拉取数据,ssc的rdd分区和kafka的topic分区不是一个概念,故如果增加特定主体分区数仅仅是增加一个receiver中消费topic的线程数,并不增加spark的并行处理数据数量 
B、对于不同的group和topic可以使用多个receivers创建不同的DStream 
C、如果启用了WAL,需要设置存储级别,即KafkaUtils.createStream(….,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)

2.KafkaUtils.createDirectStream

         区别Receiver接收数据,这种方式定期地从kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据偏移量范围在每个batch里面处理数据,使用的是kafka的简单消费者api

优点: 

A、 简化并行,不需要多个kafka输入流,该方法将会创建和kafka分区一样的rdd个数,而且会从kafka并行读取。
B、高效,这种方式并不需要WAL,WAL模式需要对数据复制两次,第一次是被kafka复制,另一次是写到wal中 
C、恰好一次语义(Exactly-once-semantics),传统的读取kafka数据是通过kafka高层次api把偏移量写入zookeeper中,存在数据丢失的可能性是zookeeper中和ssc的偏移量不一致。EOS通过实现kafka低层次api,偏移量仅仅被ssc保存在checkpoint中,消除了zk和ssc偏移量不一致的问题。缺点是无法使用基于zookeeper的kafka监控工具
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