阐述使用Kafka作为spark数据源时，如何编写spark streaming应用程序

当使用Kafka作为Spark数据源时，编写Spark Streaming应用程序涉及以下步骤：

1.创建Kafka数据流上下文(Spark StreamingContext)。

2.创建Kafka直接流(Direct Kafka Stream)。

  val kafkaParams = Map[String, String](
    "metadata.broker.list" -> "localhost:9092",
    "auto.offset.reset" -> "largest"    
  )
  val directKafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
    ssc, kafkaParams, Set("topic_name")
  )

3.解析流中的每个记录并处理。

  directKafkaStream.foreachRDD { rdd =>
    rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
      // Any kind of processing logic can be applied here
      partitionOfRecords.foreach { record =>
        // any kind of record processing
      }
    }
  }

4.启动流计算，并等待计算完成。

  ssc.start()
  ssc.awaitTermination()

上述步骤是使用Scala编写Spark Streaming应用程序的简要概述。在实践中，您还需要考虑将流处理逻辑应用于数据记录，消费者组管理，容错和故障恢复等多个方面。