哪种方法是将所有数据从Kafka主题复制到接收器（文件或Hive表）的最佳方法？

我正在使用Kafka Consumer API将所有数据从Kafka主题复制到Hive表 . 为此，我使用HDFS作为中间步骤 . 我使用唯一的组ID并将偏移重置为“最早”，以便从头开始获取所有数据，并在执行后忽略提交 . 然后我遍历Kafka主题中的记录，并将每条记录保存到HDFS中的临时文件中 . 然后我使用Spark从HDFS读取数据，然后使用日期作为文件名将其保存到Parquet文件中 . 然后，我在Hive表中创建一个带日期的分区，最后在Parquet中将文件作为分区加载到Hive中 .

正如您在下面的代码中看到的，我使用了几个中间步骤，这使得我的代码远非最佳 . 这是从Kafka主题复制所有数据的最佳推荐方法吗？我做了一些研究，到目前为止，这是我设法开始工作的变通方法，但是，随着记录数量每天增加，我的执行时间达到了可容忍的极限（从2分钟变为6分钟到6分钟）周） .

代码在这里：

def start( lowerDate: String, upperDate: String )={

    // Configurations for kafka consumer
    val conf = ConfigFactory.parseResources("properties.conf")
    val brokersip = conf.getString("enrichment.brokers.value")
    val topics_in = conf.getString("enrichment.topics_in.value")

    // Crea la sesion de Spark
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .master("yarn")
      .appName("ParaTiUserXY")
      .getOrCreate()

    spark.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
    import spark.implicits._

    val properties = new Properties
    properties.put("key.deserializer", classOf[StringDeserializer])
    properties.put("value.deserializer", classOf[StringDeserializer])
    properties.put("bootstrap.servers", brokersip)
    properties.put("auto.offset.reset", "earliest")
    properties.put("group.id", "ParaTiUserXYZZ12345")


    //Schema para transformar los valores del topico de Kafka a JSON
    val my_schema = new StructType()
        .add("longitudCliente", StringType)
        .add("latitudCliente", StringType)
        .add("dni", StringType)
        .add("alias", StringType)
        .add("segmentoCliente", StringType)
        .add("timestampCliente", StringType)
        .add("dateCliente", StringType)
        .add("timeCliente", StringType)
        .add("tokenCliente", StringType)
        .add("telefonoCliente", StringType)

    val consumer = new KafkaConsumer[String, String](properties)
    consumer.subscribe( util.Collections.singletonList("parati_rt_geoevents")   )

    val fs = {
      val conf = new Configuration()
      FileSystem.get(conf)
    }


    val temp_path:Path = new Path("hdfs:///tmp/s70956/tmpstgtopics")
    if( fs.exists(temp_path)){
      fs.delete(temp_path, true)
    }

    while(true)
    {
        val records=consumer.poll(100)
        for (record<-records.asScala){
            val data = record.value.toString
            //println(data)
            val dataos: FSDataOutputStream = fs.create(temp_path)
            val bw: BufferedWriter = new BufferedWriter( new OutputStreamWriter(dataos, "UTF-8"))
            bw.append(data)
            bw.close
            val data_schema = spark.read.schema(my_schema).json("hdfs:///tmp/s70956/tmpstgtopics")
            val fechaCliente = data_schema.select("dateCliente").first.getString(0)

            if( fechaCliente < upperDate && fechaCliente >= lowerDate){
                data_schema.select("longitudCliente", "latitudCliente","dni", "alias", 
                "segmentoCliente", "timestampCliente", "dateCliente", "timeCliente",
                "tokenCliente", "telefonoCliente")
                   .coalesce(1).write.mode(SaveMode.Append).parquet("/desa/landing/parati/xyuser/" + fechaCliente)

            }
            else if( fechaCliente < lowerDate){
                //
            }
            else if( fechaCliente >= upperDate){
              break;
            }

        }
   }

      consumer.close()

}