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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
在Spark Streaming中消费 Kafka 数据的时候，有两种方式分别是 ：
1.基于 Receiver-based 的 createStream 方法。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，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。本文对此方式不研究，有兴趣的可以自己实现，个人不喜欢这个方式。KafkaUtils.createStream
2.Direct Approach (No Receivers) 方式的 createDirectStream 方法，但是第二种使用方式中 kafka 的 offset 是保存在 checkpoint 中的，如果程序重启的话，会丢失一部分数据，我使用的是这种方式。KafkaUtils.createDirectStream。本文将用代码说明如何将 kafka 中的 offset 保存到 zookeeper 中，以及如何从 zookeeper 中读取已存在的 offset。