要消费kafka消息并避免使用参数"kafka.bootstrap.servers"，可以使用以下代码示例：

import org.apache.spark.streaming.kafka010._
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

val kafkaParams = Map[String, Object](
  "bootstrap.servers" -> "localhost:9092",   // Kafka broker地址
  "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
  "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
  "group.id" -> "spark-consumer-group",   // 消费者组ID
  "auto.offset.reset" -> "latest",   // 从最新的偏移量开始消费
  "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)   // 不自动提交偏移量
)

val topics = Array("topic1", "topic2")   // 要消费的主题

val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  streamingContext,
  LocationStrategies.PreferConsistent,
  ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)

kafkaStream.foreachRDD { rdd =>
  // 在这里处理接收到的消息
  rdd.foreach { record =>
    println(record.value())
  }
}

这个示例使用了spark-streaming-kafka-0-10库的API来创建一个直接的Kafka流。它设置了一些必要的参数，如Kafka broker地址，消费者组ID等。然后，它使用KafkaUtils.createDirectStream方法来创建一个直接的Kafka流，并订阅指定的主题。最后，通过kafkaStream.foreachRDD方法来处理接收到的消息。

注意：在这个示例中，并没有使用参数"kafka.bootstrap.servers"来指定Kafka broker地址，而是将其作为一个Map传递给createDirectStream方法。这样可以避免直接使用该参数来消费消息。