Kakfa揭秘 Day8
DirectKafkaStream代码解析
今天让我们进入SparkStreaming，看一下其中重要的Kafka模块DirectStream的具体实现。
构造Stream
首先，从工厂方法开始，在工厂方法createDirectStream中，有两类关键内容：
- fromOffset：是一个HashMap，指定我们要读取的topic和Partition。
- Decoder:为什么需要Decoder，是因为Kafka并不对数据有任何的处理，在发送中并不进行解码，需要在接收端才进行解码。
Decoder共包含了三个输入参数，包括KeyDecoderClass，valueDecoderClass和messageHandler。
messageHandler会调用两个Decoder基于raw message读出数据。
Decoder的实现可以自行扩展，可以参照下面这个StringDecoder。需要注意的这里并不设置要解码的内容，所以完全可以应用在图片处理等领域。
与Kafka集群的交互
让我们进入DirectKafkaInputDStream，在这里主要构建了KafkaRDD。
其中有一个关键点，这里直接构建了KafkaCluster对象，主要向Kafka集群获取一些元数据。
让我们进入KafkaRDD，在compute方法中，主要是返回 kafkaRDDIterator。
其中有一次出现了一个kc，这个和前面的不同，这里真正要进行数据处理。会调用SimpleComsumer一次性获取一批数据。
分区方法
下面也是最为关键的部分：
我们可以看到，spark中的分区，是基于offsetRanges来决定的，offsetRanges的实现逻辑如下：是一个集合，读取过去一段时间产生的新的内容。
我可以看到，就是基于kafka数据来源决定的，也就是说partition是由kafka中的partition决定的，一个kafka的partition 加offset，就对应了RDD中的partition。在实际生产环境中，这段代码可以优化，更大的利用机器资源提高并行度。
欲知后事如何，且听下回分解!
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