Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。

Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。

然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。

如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。

该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统（比如HDFS）上的预写日志中。

所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复，但是效率会下降。

Direct这种方式会周期性地查询Kafka，来获得每个topic+partition的最新的offset，从而定义每个batch的offset的范围。

当处理数据的job启动时，就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定offset范围的数据。

Drirect这种方式有如下优点：

1、简化并行读取：

如果要读取多个partition，不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作。

Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition，并且会并行从Kafka中读取数据。

所以在Kafka partition和RDD partition之间，有一个一对一的映射关系。

2、高性能：

如果要保证零数据丢失，在基于receiver的方式中，需要开启WAL机制。

这种方式其实效率低下，因为数据实际上被复制了两份，Kafka自己本身就有高可靠的机制，会对数据复制一份，而这里又会复制一份到WAL中。

而基于direct的方式，不依赖Receiver，不需要开启WAL机制，只要Kafka中作了数据的复制，那么就可以通过Kafka的副本进行恢复。

3、一次且仅一次的事务机制：

基于receiver的方式，是使用Kafka的高阶API来在ZooKeeper中保存消费过的offset的。

这是消费Kafka数据的传统方式。

这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性，但是却无法保证数据被处理一次且仅一次，可能会处理两次。

因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。

基于direct的方式，使用kafka的简单api，SparkStreaming自己就负责追踪消费的offset，并保存在checkpoint中。

Spark自己一定是同步的，因此可以保证数据是消费一次且仅消费一次。