Apache Spark Streaming是一个高级流处理系统，可以与多种流源进行集成。其中，与Kafka的整合应用广泛。Spark Streaming 1.3版本对Kafka整合进行了一些改进和提升，本文将详细介绍它们。
- Kafka Receiver的并行度提升
在Spark Streaming 1.3版本中，Kafka Receiver的并行度得到了提升。Kafka Receiver是一个Spark Streaming内部的组件，用于从Kafka中接收数据流并将数据流分割成多个分区。根据分区数量，可以将分区分配给Spark Streaming集群的���同Worker节点，并使每个Worker节点可以独立地处理分配给它的分区数据。从而提高流处理的效率。
- 高可用性和容错性增强
在Spark Streaming 1.3版本中，Kafka整合的高可用性和容错性得到了进一步增强。在之前的版本中，如果一个Worker节点失败，则会影响到整个Spark Streaming应用程序的执行。在新的版本中，Spark Streaming会自动重启失败的节点，并将节点上未完成的任务重新分配给其他可用的节点，从而保证任务的连续执行，并提高整个应用程序的可靠性和容错性。
- Spark和Kafka新版版本的支持
在Spark Streaming 1.3版本中，支持与新的Spark和Kafka版本进行整合。具体支持的版本如下：
- Kafka 0.8.2.1
- Kafka 0.8.1.1
- Spark 1.3.0及以上版本
同时，Spark Streaming还支持以消费组消费Zookeeper中Kafka元数据的新特性，以支持未来版本的Kafka和Spark的集成。
- 支持自定义Kafka Consumer属性
在Spark Streaming 1.3版本中，支持设置自定义Kafka Consumer属性。在之前的版本中，必须使用预定义的属性，无法自定义。现在，用户可以根据自己的需求，设置自己所需要的Consumer属性，从而更好地适应实际应用场景。
总的来说，Spark Streaming 1.3版本对Kafka整合的提升主要集中在并行度、高可用性和容错性、新版支持和自定义属性几个方面。通过这些提升，Spark Streaming可以更好地与Kafka进行整合，为用户提供更高效、更可靠、更灵活的流处理解决方案。
