Spark Streaming消費(fèi)Kafka，對(duì)于offset的管理方式一般有如下方式：

　　1. checkpoint 方式管理，通過(guò)checkpoint可以將消費(fèi)的offset持久化存儲(chǔ)到hdfs，失敗后作業(yè)可以從checkpoint恢復(fù)。 但是這里的主要問題是，如果你的程序作了升級(jí)，比如業(yè)務(wù)邏輯變更了，你修改了代碼，這時(shí)是無(wú)法從之前的checkpoint恢復(fù)的。因?yàn)閏heckpoint第一次持久化的時(shí)候會(huì)把整個(gè)相關(guān)的jar給序列化成一個(gè)二進(jìn)制文件，每次重啟都會(huì)從里面恢復(fù)，換句話說(shuō)不支持應(yīng)用升級(jí)。

　　2. mysql，可以將offset存儲(chǔ)到mysql中，自己管理，作業(yè)從mysql中讀取每個(gè)分區(qū)的offset，這樣可以解決應(yīng)用程序升級(jí)問題，同時(shí)如果你想從之前的某個(gè)時(shí)刻消費(fèi)數(shù)據(jù)，也可以選擇在mysql中保留條offset信息。比如我想從一個(gè)小時(shí)之前重新消費(fèi)數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@段時(shí)間數(shù)據(jù)出錯(cuò)了，我要重新計(jì)算，只需要指定讀取記錄的一個(gè)小時(shí)前的offset即可。 這里還有一點(diǎn)需要說(shuō)明的是，如果你spark輸出的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)也在mysql中，通過(guò)mysql事物，就可以做到端到端的exactly once 語(yǔ)義。

　　3. zookeeper，可以將offset存儲(chǔ)到zk中

　　4. kafka 0.10 之后，offset存儲(chǔ)到kafka的一個(gè)topic，`__consumer_offsets`,同時(shí)提供了commitAsync 的方式提交offset。

　　5. 其他第三方存儲(chǔ)，redis，hbase都是可以的

　　# 需要說(shuō)明的是，上面的這些方式，如果spark消費(fèi)的數(shù)據(jù)寫入到其他存儲(chǔ)中，你只有保證offset的更新和你的數(shù)據(jù)寫入在同一個(gè)事物中才能保證端到端的exactly once語(yǔ)義。 比如你如果Spark Streaming輸出數(shù)據(jù)寫入hbase中，offset存儲(chǔ)在mysql中，你是無(wú)法維護(hù)offset的更新和數(shù)據(jù)寫入hbase在一個(gè)事物的，如果先再寫入hbase，再更新offset，保證的語(yǔ)義是at-least-once, 這種情況下數(shù)據(jù)不會(huì)丟失，但是會(huì)重復(fù)。 如果你先更新offset，再寫hbase，這種情況可能造成數(shù)據(jù)丟失,語(yǔ)義是at-most-once.

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