要将Kafka与Spark Streaming集成使用，可以按照以下步骤进行：

在Spark Streaming应用程序中添加Kafka依赖项：在Spark Streaming应用程序的构建文件（如build.gradle或pom.xml）中添加Kafka依赖项，以便应用程序能够连接到Kafka集群并消费数据。

创建Kafka数据源：使用Spark Streaming的KafkaUtils.createDirectStream方法创建一个Kafka数据源，用于从Kafka主题中读取数据流。

编写数据处理逻辑：在Spark Streaming应用程序中编写数据处理逻辑，对从Kafka中读取的数据进行处理和分析。

提交Spark Streaming应用程序：将打包好的Spark Streaming应用程序提交到Spark集群中运行，以开始消费Kafka中的数据，并进行实时处理。

监控和调优：在运行过程中，监控Spark Streaming应用程序的性能和运行情况，根据需要进行调优和优化，以确保应用程序能够高效地处理Kafka数据流。

通过以上步骤，就可以实现Kafka与Spark Streaming的集成使用，实现实时数据处理和分析的功能。