Spark Streaming Kafka 0.8兼容包2.4.5(Scala 2.11)

Spark 的流式能力加上 Kafka 的高吞吐消息系统，这种组合在实时大数据里真的是老搭档了。spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.5这个 JAR 包就是专门干这事的，专为Spark 2.4.x和Scala 2.11量身定做，想要让 Spark Streaming 读 Kafka 0.8 的数据，离不开它。

对你来说，最直接的好处就是能快速搭起流链路。DirectStream和ReceiverStream两种方式可选，前者精确一次，后者适合低延迟场景。要读取 Kafka 数据，就用KafkaUtils.createDirectStream，加点 transform，窗口函数下，再写回 Kafka 或别的系统，整个流程还挺顺的。

使用的时候，记得把spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.5.jar加到 classpath 里。可以在spark-submit里加--jars参数，或者在SparkSession里配置spark.jars，本地调试也挺方便。

要注意的是，Kafka 0.8 比较老了，现在生产上大多已经用上 0.10 甚至更高版本了。如果你项目还在老版本上，那这个 JAR 包就比较合适；否则可以考虑升级用spark-sql-kafka-0-10那套。

另外，如果你是用PySpark搞的，也没关系，虽然这个包是 JVM 世界的，但加到 Spark 环境里，Python 端也能直接用 Kafka 的数据。

嗯，如果你正在搞老版本的 Kafka 对接，或者维护一个历史项目，这个库可以说是刚刚好。资源下载可以从以下这些链接入手：比如PySpark 连接器，或者Pro Spark Streaming 实时指南，都挺实用的。