spark streaming是以batch的方式来消费，strom是准实时一条一条的消费。当然也可以使用trident和tick的方式来实现batch消费(官方叫做mini batch)。效率嘛，有待验证。不过这两种方式都是先把数据从kafka中读取出来，然后缓存在内存或者第三方，再定时处理。如果这时候集群退出，而偏移量又没处理好的话，数据就丢掉了。
而spark streaming提供了两种获取方式，一种是同storm一样，实时读取缓存到内存中;另一种是定时批量读取。
这两种方式分别是：
Receiver-base
Direct
下面分别介绍两种方式的实现
Receiver-base
spark streaming启动过后，会选择一台excetor作为ReceiverSupervior
1:Reciver的父级ReciverTracker分发多个job(task)到不同的executor，并启动ReciverSupervisor.
2:ReceiverSupervior会启动对应的实例reciver(kafkareciver,TwitterReceiver),并调用onstart()
3:kafkareciver在通过onstart()启动后就开启线程源源不断的接收数据，并交给ReceiverSupervior，通过ReceiverSupervior.store函数一条一条接收
4:ReceiverSupervior会调用BlockGenertor.adddata填充数据。
所有的中间数据都缓存在BlockGenertor
1:首先BlockGenertor维护了一个缓冲区，currentbuffer，一个无限长度的arraybuffer。为了防止内存撑爆，这个currentbuffer的大小可以被限制，通过设置参数spark.streaming.reciver.maxRate,以秒为单位。currentbuffer所使用的内存不是storage（负责spark计算过程中的所有存储，包括磁盘和内存），而是珍贵的计算内存。所以currentbuffer应该被限制，防止占用过多计算内存，拖慢任务计算效率，甚至有可能拖垮Executor甚至集群。
2:维护blockforpushing队列，它是等待被拉到到BlockManager的中转站。它是currentbuffer和BlockManager的中间环节。它里面的每一个元素其实就是一个currentbuffer。
3:维护两个定时器，其实就是一个生产-消费模式。blockintervaltimer定时器，负责生产端，定时将currentbuffer放进blockforpushing队列。blockforpushingthread负责消费端，定时将blockforpushing里的数据转移到BlockManager。
Direct
首先这种方式是延迟的。也就是说当action真正触发时才会去kafka里接数据。因此不存在currentbuffer的概念。它把kafka每个分区里的数据，映射为KafkaRdd的概念。题外话，在structured streaming中，也已经向DataFrame和DataSet统一了，弱化了RDD的概念。
真正与kafka打交道的是KafkaCluster,全限定名： org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster。包括设备kafka各种参数，连接，获取分区，以及偏移量，设置偏移量范围等。
