在使用Spark streaming消费kafka数据时，程序异常中断的情况下发现会有数据丢失的风险，本文简单介绍如何解决这些问题。
在问题开始之前先解释下流处理中的几种可靠性语义：
1、At most once - 每条数据最多被处理一次（0次或1次），这种语义下会出现数据丢失的问题；
2、At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多)，这个不会出现数据丢失，但是会出现数据重复；
3、Exactly once - 每条数据只会被处理一次，没有数据会丢失，并且没有数据会被多次处理，这种语义是大家最想要的，但是也是最难实现的。
Kafka高级API
如果不做容错，将会带来数据丢失，因为Receiver一直在接收数据，在其没有处理的时候（已通知zk数据接收到），Executor突然挂掉(或是driver挂掉通知executor关闭)，缓存在内存中的数据就会丢失。因为这个问题，Spark1.2开始加入了WAL（Write ahead log）开启 WAL，将receiver获取数据的存储级别修改为StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER，使用代码片段如下：
val conf = new SparkConf()
conf.set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable","true")
val sc= new SparkContext(conf)
val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
ssc.checkpoint("checkpoint")
val lines = <span class="wp_keywordlink_affiliate"><a data-original-title="View all posts in Kafka" href="https://www.iteblog.com/archives/tag/kafka" title="" target="_blank">Kafka</a></span>Utils.createStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topicMap, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER).map(_._2)但是开启WAL后，依旧存在数据丢失问题，即使按官方说的设置了WAL，依旧会有数据丢失，这是为什么？因为在任务中断时receiver也被强行终止了，将会造成数据丢失，提示如下：
ERROR ReceiverTracker: Deregistered receiver for stream 0: Stopped by driver WARN BlockGenerator: Cannot stop BlockGenerator as its not in the Active state [state = StoppedAll] WARN BatchedWriteAheadLog: BatchedWriteAheadLog Writer queue interrupted.
在Streaming程序的最后添加代码，只有在确认所有receiver都关闭的情况下才终止程序。我们可以调用StreamingContext的stop方法，其原型如下：
def stop(stopSparkContext: Boolean, stopGracefully: Boolean): Unit
可以如下使用：
sys.addShutdownHook({ ssc.stop(true,true) )})
WAL带来的问题
WAL实现的是At-least-once语义。如果在写入到外部存储的数据还没有将offset更新到zookeeper就挂掉，这些数据将会被反复消费。同时，因为需要把数据写入到可靠的外部系统，这会牺牲系统的整个吞吐量。
Kafka Direct API
Kafka direct API 的运行方式，将不再使用receiver来读取数据，也不用使用WAL机制。同时保证了exactly-once语义，不会在WAL中消费重复数据。不过需要自己完成将offset写入zk的过程。调用方式可以参见下面：
messages.foreachRDD(rdd=>{ val message = rdd.map(_._2) //对数据进行一些操作 message.map(method) //更新zk上的offset (自己实现) updateZKOffsets(rdd) })
