Spark Streaming揭秘 Day15
No Receivers方式思考
在前面也有比较多的篇幅介绍了Receiver在SparkStreaming中的应用，但是我们也会发现，传统的Receiver虽然使用比较方便，但是还是存在不少问题的，今天主要围绕kafka direct access讨论下，如果抛开Receiver来实现inputDStream该怎么做。
KafkaRDD
我们知道，在Spark中，数据的访问主要是通过RDD来进行，而针对Kafka的数据，是使用了KafkaRDD。
让我们进入KafkaRDD的定义，可以看到主要和数据访问相关的是一个包含OffsetRange的数组。
OffsetRange是对offset的范围定义，offset是什么？我们可以理解它是kafka中类似指针、游标的概念，一个offset代表了一个消息。
如果来使用这个OffsetRange，和其他RDD一样，主要是通过getPartition和compute两个方法。
getPartition主要是进行数据定位，里面对每个OffsetRange进行遍历，首先是获取了Kafka的地址，第二步是根据OffsetRange创建了一个KafkaRDDPartition。其中i是zipWithIndex方法生成的分区索引。
compute方法中，将不同的topic的partition对应生成KafkaRDD的partition，会根据KafkaRDDPartition提取出我们需要的内容，主要是会用到KafkaRDDIterator这个方法。从这段代码，我们可以看出KafkaRDDIterator是真正获取数据的方法，是lazy级别的方法，和KafkaRDDPartition一一对应。
KafkaRDDIterator是一个内部类，封装了对Kafka进行编程的逻辑。其代码逻辑主要是针对kafkaAPI的调用，采用的是SimpleConsumer这个数据模型，这个就不再详细深入。
DirectKafkaInputDStream
讲完了RDD，我们来看一下对于inputDStream的应用。
首先看下创建inputDStream的代码：
createDirectStream，可以直接指定range，如果不指定range的话，会根据参数设置进行获取，smallest是拿最早的数据，否则拿最晚的数据。最终是返回一个DirectKafkaInputDStream。
在DirectKafkaInputDStream中，主要是通过compute方法产生RDD实例，KafkaRDD和inputDStream一一对应。
有两点需要注意：
计算重试一次，主要是为了确保语义一致性。
在读取数据过程中，可以通过rateController控制消费数据的速度，并且这个速度可以为每个partition单独进行配置！！！
小结
Direct方式对我们实际的价值：
1.Direct方式没有缓存，不会出现内存溢出。
2.Receiver默认和executor绑定，Direct默认数据在多个executor上，会更方便做分布式。
3.数据消费问题，如果采用receiver方式，如果数据来不及处理，Delay多次的话，SparkStreaming可能会崩溃，Direct方式不会有这种情况，delay只是不进行下一个处理，无所谓。
4.完全的语义一致性，不会重复消费数据，并且能消费数据一定被消费，因为直接和kafka交互，只是真正执行成功之后，才会被记录下来。
5.Direct方式因为不需要内存管理，比Receiver方式性能高。
欲知后事如何，且听下回分解
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