在大数据处理领域，Spark-Streaming是一个强大的实时流处理框架，而Kafka作为高性能的分布式消息队列，二者结合能实现高效的数据处理。今天就来聊聊Spark-Streaming中从Kafka数据源创建DStream的相关知识。
早期，Spark-Streaming通过ReceiverAPI从Kafka接收数据。这种方式需要专门的Executor接收数据再转发给其他Executor计算。但问题也很明显，如果接收数据的Executor速度快于计算的Executor，计算节点就容易内存溢出，所以现在已经不太适用了。
当下，DirectAPI成为主流选择。它让计算的Executor主动消费Kafka数据，速度能自主把控。以Kafka 0-10 Direct模式为例，使用时先导入 spark-streaming-kafka-0-10_2.12 依赖，接着配置Kafka的相关参数，像Kafka集群地址、消费者组ID、反序列化器等。然后就能通过 KafkaUtils.createDirectStream 方法创建DStream，后续对数据进行处理，比如常见的wordCount操作。
实际操作时，得先启动Kafka集群，再开启Kafka生产者发送数据。运行Spark-Streaming程序，就能实时接收并处理Kafka生产的数据。处理完成后，还能通过 kafka-consumer-groups.sh 命令查看消费进度，了解数据处理情况。