大数据生态中有许多的组件，spark作为大数据的主流技术，在实际开发中spark会经常更其他组件进行结合开发。但是spark官方没有响应的工具包来支持。 这里主要是自己封装了一些常用的组件与spark结合。对于一些简单需求，或者新手来说可能比较适合。以下代码全部在生产线上使用过了并且稳定运行。bug的话暂时没发现。如果你使用过程中有发现什么bug或者有新的idea，可以留言------LinMingQiang
language : Scala
Scala   : 2.10
Kafka   ：0.8.0+
Spark   : 1.3.0+
Hbase   : 1.0.0+

• sparkstreaming 使用 direct方式读取kafka，不需要自己在手动维护offset。已经封装好了。提供许多配置参数来控制读取kafka数据的方式
• 支持spark 1.3+ 和 kafka 0.8+
• 封装了许多使用的方法。
  https://github.com/LinMingQiang/spark-kafka

• spark读取和写入hbase
  https://github.com/LinMingQiang/spark-util/tree/spark-hbase

• spark读取es和写入es
  https://github.com/LinMingQiang/spark-util/tree/spark-es

• spark读取kudu数据 
  https://github.com/LinMingQiang/spark-util/tree/spark-kudu

• 日志监控工具Splunk的安装和使用 
  https://github.com/LinMingQiang/spark-util/tree/splunk

• flink读取kafka数据，并结合hbase实现一个简单的wc的实例 
  https://github.com/LinMingQiang/spark-util/tree/flink-kafka

• 操作kafka 的工具类  
  https://github.com/LinMingQiang/spark-util/tree/kafka-util

• 提供各个数据库的连接工具  
  https://github.com/LinMingQiang/spark-util/tree/database-util

• es shade完之后的jar，解决es和spark，hadoop相关包冲突的问题  
  https://github.com/LinMingQiang/spark-util/tree/es-shaed