本篇文章为大家展示了如何实现Spark Streaming和Kafka整合，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
最近完成了Spark Streaming和Kafka的整合工作，耗时虽然不长，但是当中还是遇到了不少的坑，记录下来，大家方便绕行。
先说一下环境：
Spark 2.0.0 kafka_2.11-0.10.0.0
之前的项目当中，已经在pom当中添加了需要的Spark Streaming的依赖，这次只需要添加Spark Streaming Kafka的以来就行了，问题来了。首先是我之前添加的Spark Streaming的依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
然后是找到的spark streaming对kafka的支持依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka_2.11</artifactId>
<version>1.6.2</version>
</dependency>
请注意2个version部分，好像差的有点多。不管了，照着例子写写看，果然报了各种class not found的错误。基本可以判断是版本差异造成的问题。
可是，在http://mvnrepository.com上找不到更高版本的依赖怎么办呢？
考虑了一下，只有一个办法了，下载spark源码，自行编译打包需要的jar包。
在github上找到spark项目，clone下来，懒病又犯了，也没仔细看当中的说明，直接就clean compile等等。结果又是各种报错。好吧，好好看看吧，github上给了个地址：http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html，照着做就没问题了。
然后把项目当中pom里面对streaming kafka的依赖删掉，引入我们自己生成的jar包：
spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0-SNAPSHOT.jar
然后贴上代码：
val conf = new SparkConf().setAppName(“kafkastream”).setMaster(“spark://master:7077”).
set(“spark.driver.host”, “192.168.1.142”).
setJars(List(“/src/git/msgstream/out/artifacts/msgstream_jar/msgstream.jar”,
“/src/git/msgstream/lib/kafka-clients-0.10.0.0.jar”,
“/src/git/msgstream/lib/kafka_2.11-0.10.0.0.jar”,
“/src/git/msgstream/lib/spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0-SNAPSHOT.jar”))
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2))
val topics = List(“woozoom”)
val kafkaParams = Map((“bootstrap.servers”, “master:9092,slave01:9092,slave02:9092”),
(“group.id”, “sparkstreaming”), (“key.deserializer”, classOf[StringDeserializer]),
(“value.deserializer”, classOf[StringDeserializer]))
val preferredHosts = LocationStrategies.PreferConsistent
val offsets = Map(new TopicPartition(“woozoom”, 0) -> 2L)
val lines = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
ssc,
preferredHosts,
ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams, offsets))
lines.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreach(x => {
println(x)
})
})
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
上面标红的部分，是需要注意的，而这些本来我也是不会写的，后来去到spark源码找到test代码
/src/git/spark/external/kafka-0-10/src/test/scala/org/apache/spark/streaming/kafka010/DirectKafkaStreamSuite.scala
测试，通过！！！
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