sparkstreaming + kafka如何保证数据不丢失、不重复

spark-streaming作为一个24*7不间断运行的程序来设计，但是程序都会crash，如果crash了，如何保证数据不丢失，不重复。

Input DStreams and Receivers

spark streaming提供了两种streaming input source：

1. basic source: Source directly avaliable in the StreamingContext API. Examples: file,socket connnection
2. advanced source: Source like kafka/kinesis, etc. are avaliable through extra utility classes.

本文只讨论高级数据源，因为针对流计算场景，基本数据源不适用。
高级数据源，这里以kafka为例，kafka作为输入源，有两种方式：
1. Receiver-based 方式
2. Direct 方式
两种方式的对比见博客：

保证数据不丢失（at-least）

spark RDD内部机制可以保证数据at-least语义。

Receiver方式

开启WAL（预写日志），将从kafka中接受到的数据写入到日志文件中，所有数据从失败中可恢复。

Direct方式

依靠checkpoint机制来保证。

保证数据不重复（exactly-once）

要保证数据不重复，即Exactly once语义。
- 幂等操作：重复执行不会产生问题，不需要做额外的工作即可保证数据不重复。
- 业务代码添加事务操作

dstream.foreachRDD {(rdd, time) =
  rdd.foreachPartition { partitionIterator =>
    val partitionId = TaskContext.get.partitionId()
    val uniqueId = generateUniqueId(time.milliseconds,partitionId)
    //use this uniqueId to transationally commit the data in partitionIterator
 }
}

就是说针对每个partition的数据，产生一个uniqueId，只有这个partition的所有数据被完全消费，则算成功，否则算失效，要回滚。下次重复执行这个uniqueId时，如果已经被执行成功，则skip掉。