關於Spark Streaming 如何進行commit kafka的offset
收到就提交提交方式 記為 X：接收到資料就會直接commit，假如某個batch失敗，重啟job，則消費會從上次commit的offset消費，所以會導致失敗的那個batch的部分資料丟失。
batch結束才commit的方式 記為 Y: 會有訊息重複消費的問題。如果要保證消費的邏輯的正確性，則需要做處理邏輯是冪等的。
舉例：假設三個batch,每個batch有三條訊息
t1:1-2-3，t2:3-4-5，3:6-7-8
處理到 t2.5的時候job掛掉了。
X:重啟的話，會直接消費 6-7-8
Y: 重啟的話，會重新消費3-4-5，但是這個時候其實3，4已經處理過了。
所以如果業務需要，則必須要保證處理邏輯的冪等性
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