spark-streaming对接kafka有两种方式：
1.基于receiver的方式，属于高级API，简单但是效率低，容易丢失数据（可以设置WAL）。
它的原理是：receiver从kafka拉取数据存储到executor的内存中，spark-streaming启动job处理数据。
偏移量保存在zookeeper中。
2.基于Direct的方式
属于低级API，效率高。
executor直接对接kafka的partition,触发action后，周期性地读取topic分区指定offset的数据，生成batch运算。
优点：
简言之，省去了receiver，降低资源消耗，提高性能。
1.简化并行读写：Spark会创建和kafka partition数量一致的RDD partition,并且并行化从kafka中读取数据，所以在kafka的partition和rdd的partition之间，一一对映。
2.高性能：direct没有receiver,不需要WAL写前日志，因为kafka中的副本就可以保证数据不丢失。
3.降低资源，direct不需要receiver,因此申请的executor可以全部用于运算。
缺点:
1.开发复杂
2.要spark自己维护offset