公司有一个比较核心的实时业务用的是spark streaming2.1.0+kafka0.9.0.0的流式技术来开发的，存储用的hbase+elasticsearch+redis，这中间趟过很多坑，解决了一些bug和问题，在这里我把它做成了一个骨架项目并开源出来，希望后来的朋友可以借阅和参考，尽量少走些弯路，当然如果中间遇到或者发现什么问题都可以给我提issue。
下面是使用过程中记录的一些心得和博客，感兴趣的朋友可以了解下：
（1）spark streaming自带的checkpoint容错使用
（2）spark streaming自带的checkpoint的弊端
（3）如何管理spark streaming消费Kafka的偏移量（一）
（4）如何管理spark streaming消费Kafka的偏移量（二）
（5）如何管理spark streaming消费Kafka的偏移量（三）
（6）spark streaming程序如何优雅的停止服务（一）
（7）spark streaming程序如何优雅的停止服务（二）
（8）spark streaming程序如何优雅的停止服务（三）
该项目提供了一个在使用spark streaming2.1+kafka0.9.0.0的版本集成时，手动存储偏移量到zookeeper中，因为自带的checkpoint弊端太多，不利于 项目升级发布，并修复了一些遇到的bug，例子中的代码已经在我们生产环境运行，所以大家可以参考一下。
（1）提供了快速使用 spark streaming + kafka 开发流式程序的骨架，示例中的代码大部分都加上了详细的注释
（2）提供了手动管理kafka的offset存储到zookeeper的方法，并解决了一些bug，如kafka扩容分区，重启实时流不识别新增分区的问题。
（3）提供了比较简单和优雅的关闭spark streaming流式程序功能
（2）iteye博客
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