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

使用Kafka作为spark数据源时，可以通过以下步骤编写spark streaming应用程序：

1. 创建一个StreamingContext对象，设置批次间隔和SparkConf。

2. 创建一个输入数据源（即Kafka数据源），设置主题名称、Kafka集群的地址和端口等参数。

3. 创建DStream对象，将输入的数据源转化为DStream，即每一批次生成一个RDD。

4. 对DStream进行算子操作，如map、reduce、join等。

5. 存储处理后的数据结果，如输出到数据库、写入文件、输出到屏幕等。

下面是一个示例代码：

val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(5))
val topicsSet = Set("testTopic")
val kafkaParams = Map[String, String]("metadata.broker.list" -> "localhost:9092")
val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topicsSet)
val lines = messages.map(_._2)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1L)).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()