一、问题描述

当使用Spark2.3.1和Kafka0.9时，使用Direct模式消费信息时出现异常。这个问题希望能够得到解决。下面将介绍如何解决这个问题。

二、解决方法

1. 理解Direct模式的工作原理：

Direct模式是Kafka的一个Consumer API，它能够直接连接到Kafka的Broker上，每个Spark Executor可以运行一个Kafka partition的消费者线程，这与Receiver模式不同。

2. 配置Spark Streaming的参数：

在使用Direct模式时，设置以下参数可以帮助解决异常问题：

```scala
val kafkaParams = Map[String, Object](
"bootstrap.servers" -> "kafka1:9092,kafka2:9092",
"key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"group.id" -> "spark-consumer-group",
"auto.offset.reset" -> "latest",
"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)

val topics = Array("topic1", "topic2")
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
streamingContext,
PreferConsistent,
Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)
```

3. 检查Kafka brokers的版本和Zookeeper的版本：

如果出现异常，可能是由于Kafka brokers的版本和Zookeeper的版本不兼容所导致的。可以尝试升级Kafka brokers和Zookeeper的版本来解决问题。

4. 检查网络连接：

如果出现异常，还需要检查网络连接是否正常。可以使用telnet命令测试Kafka brokers的连接是否正常。

```shell
telnet kafka1 9092
```

如果telnet成功连接，说明网络连接正常。如果telnet连接失败，可能是防火墙或者网络配置的原因，需要解决这些问题。

以上是解决Spark2.3.1和Kafka0.9使用Direct模式消费信息异常的方法。通过理解Direct模式的工作原理并合理配置Spark Streaming的参数，检查Kafka brokers和Zookeeper的版本以及网络连接，可以帮助解决这个异常问题。