Für die meisten Implementierungen sollten Sie der Faustregel von 10 Partitionen pro Thema und 10.000 Partitionen pro Kafka-Cluster folgen. Wenn Sie diesen Betrag überschreiten, kann eine zusätzliche Überwachung und Optimierung erforderlich sein. (Sie können hier mehr über die Kafka-Überwachung erfahren.)
Wie entscheide ich, wie viele Partitionen?
Eine grobe Formel für die Auswahl der Anzahl der Partitionen basiert auf dem Durchsatz. Sie messen den Gesamtwert, den Sie auf einer einzelnen Partition für Produktion (nennen Sie es p) und Verbrauch (nennen Sie es c) erreichen können. Angenommen, Ihr Zieldurchsatz ist t. Dann müssen Sie mindestens max(t/p, t/c) Partitionen haben.
Wie viele Partitionen sollte ein Kafka-Thema haben?
Wie viele Partitionen haben Verbraucher?
Jede Verbraucherinstanz wird von einer Partition bedient, wodurch sichergestellt wird, dass jeder Datensatz einen eindeutigen Verarbeitungseigentümer hat.
Wie viele Partitionen können Sie in Kafka haben?
Wie entscheide ich, wie viele Partitionen?
Eine grobe Formel für die Auswahl der Anzahl der Partitionen basiert auf dem Durchsatz. Sie messen den Gesamtwert, den Sie auf einer einzelnen Partition für Produktion (nennen Sie es p) und Verbrauch (nennen Sie es c) erreichen können. Angenommen, Ihr Zieldurchsatz ist t. Dann müssen Sie mindestens max(t/p, t/c) Partitionen haben.
Wie viele Partitionen sollte ein Kafka-Thema haben?
Wie viele Partitionen können Sie in Kafka haben?
Wie viele Partitionen sollte ich Spark haben?
Die allgemeine Empfehlung für Spark lautet, 4x Partitionen für die Anzahl der Kerne im Cluster zur Verfügung zu haben, die für die Anwendung verfügbar sind, und für die Obergrenze – die Ausführung der Aufgabe sollte 100 ms+ Zeit in Anspruch nehmen.
Was passiert, wenn Sie mehr Verbraucher als Partitionen haben?
Sie können weniger Verbraucher als Partitionen haben (in diesem Fall erhalten Verbraucher Nachrichten von mehreren Partitionen), aber wenn Sie habenmehr Verbraucher als Partitionen Einige der Verbraucher werden „ausgehungert“ und erhalten keine Nachrichten, bis die Anzahl der Verbraucher auf (oder unter) die Anzahl der Partitionen fällt.
Warum brauchen wir Partitionen in Kafka?
Bei der Partitionierung wird das einzelne Themenprotokoll in mehrere Protokolle aufgeteilt, von denen jedes auf einem separaten Knoten im Kafka-Cluster gespeichert werden kann. Auf diese Weise kann die Arbeit des Speicherns von Nachrichten, des Schreibens neuer Nachrichten und der Verarbeitung vorhandener Nachrichten auf viele Knoten im Cluster aufgeteilt werden.
Warum gibt es in Kafka mehrere Partitionen?
Partitionen sind bei der Skalierung hilfreich, da verschiedene Partitionen desselben Themas von verschiedenen Kafka-Brokern bedient werden können. Basierend auf dem gewählten ‘Schlüssel’ landen Nachrichten, die für ein Thema bestimmt sind, in einer seiner Partitionen.
Was passiert, wenn es in Kafka mehr Verbraucher als Partitionen gibt?
Ein Verbraucher kann zugewiesen werden, um mehrere Partitionen zu nutzen. Die Regel in Kafka lautet also, dass nur ein Consumer in einer Consumer-Gruppe zugewiesen werden kann, um Nachrichten von einer Partition in einem Thema zu konsumieren, und daher können mehrere Kafka-Consumer aus einer Consumer-Gruppe nicht dieselbe Nachricht von einer Partition lesen.
Kann ein Konsument aus mehreren Partitionen lesen?
Wenn die Anzahl der Verbraucher geringer ist als die Anzahl der Partitionen, werden dieselben Verbraucher Nachrichten von mehr als einer Partition lesen. In Ihrem Szenario liest ein einzelner Konsument aus allen Ihren Partitionen. Diese Art von Verbraucher wird als ausschließlicher Verbraucher bezeichnet. Dies geschieht, wenn Verbrauchergruppen nur einen Verbraucher haben.
Was ist die maximale Größe einer Kafka-Nachricht?
2. Problemstellung. Die Kafka-Konfiguration begrenzt die Größe der Nachrichten, die gesendet werden dürfen. Standardmäßig beträgt dieses Limit 1 MB.
Können wir Kafka-Partitionen erhöhen?
Wenn Sie die Anzahl ändern möchtenPartitionen oder Reproduktionen Ihres Kafka-Themas können Sie eine Streaming-Umwandlung verwenden, um automatisch alle Nachrichten aus dem ursprünglichen Thema in ein neues Kafka-Thema zu streamen, das die gewünschte Anzahl von Partitionen oder Reproduktionen hat.
Wie werden Partitionen in Kafka entschieden?
Bei der Partitionierung wird das einzelne Themenprotokoll in mehrere Protokolle aufgeteilt, von denen jedes auf einem separaten Knoten im Kafka-Cluster gespeichert werden kann. Auf diese Weise kann die Arbeit des Speicherns von Nachrichten, des Schreibens neuer Nachrichten und der Verarbeitung vorhandener Nachrichten auf viele Knoten im Cluster aufgeteilt werden.
Wie stelle ich die Anzahl der Partitionen in Kafka ein?
Erstellen eines Apache Kafka-Themas: Das Thema Testing sollte erstellt werden. Dieses Thema hat 1 Partition. Wenn Sie beispielsweise N Partitionen erstellen möchten, setzen Sie –partitions auf N. Themenbenutzer sollten mit 3 Partitionen erstellt werden.
Wie entscheide ich, wie viele Partitionen?
Eine grobe Formel für die Auswahl der Anzahl der Partitionen basiert auf dem Durchsatz. Sie messen den Gesamtwert, den Sie auf einer einzelnen Partition für Produktion (nennen Sie es p) und Verbrauch (nennen Sie es c) erreichen können. Angenommen, Ihr Zieldurchsatz ist t. Dann müssen Sie mindestens max(t/p, t/c) Partitionen haben.
Wie viele Partitionen sollte ein Kafka-Thema haben?
Wie viele Partitionen können Sie in Kafka haben?
Wer entscheidet über die Anzahl der Partitionen in Spark?
Der beste Weg, um über die Anzahl der Partitionen in einem RDD zu entscheiden, besteht darin, die Anzahl der Partitionen gleich der Anzahl der Kerne im Cluster zu machen, sodass alle Partitionen parallel verarbeitet werden und die Ressourcen optimal genutzt werden Weise.
