《深入理解Spark》之Spark与Kafka整合原理

spark和kafka整合有2中方式

1、receiver

顾名思义:就是有一个线程负责获取数据，这个线程叫receiver线程

解释：

1、Spark集群中的某个executor中有一个receiver线程，这个线程负责从kafka中获取数据

 注意：这里的获取数据并不是从kafka中拉(pull) 而是接收数据，具体原理是该receiver线程发送请求到kafka，这个请求包含对kafka中每个partition的消费偏移量(offset)，然后由kafka主动的推送数据到spark中，再有该receiver线程负责接收数据

2、当receiver线程接收到数据后会做备份处理，即把数据备份到其他的executor中，也可能会备份到这个receiver线程所在节点的executor中

3、当备份完毕后该线程会把每个partition的消费偏移量在zookeeper中修改，(新版本的kafka的offset 保存在kafka集群中)

4、修改完offset后，该receiver线程会把"消费"的数据告诉Driver

5、Driver分发任务时会根据每个executor上的数据，根据数据本地性发送

问题:

当第三步执行完后，对于kafka来说这一批数据已经消费完成，那么如果此时Driver挂掉，那么这一批数据就会丢失，为了解决这个问题，有一个叫WAL逾写日志的概念，即把一部分数据存储在HDFS上，当Driver回复后可以从HDFS上获取这部分数据，但是开