Pour la plupart des implémentations, vous souhaitez suivre la règle empirique de 10 partitions par sujet et de 10 000 partitions par cluster Kafka. Aller au-delà de ce montant peut nécessiter une surveillance et une optimisation supplémentaires. (Vous pouvez en savoir plus sur la surveillance de Kafka ici.)
Comment puis-je décider du nombre de partitions ?
Une formule approximative pour choisir le nombre de partitions est basée sur le débit. Vous mesurez tout ce que vous pouvez obtenir sur une seule partition pour la production (appelez-la p) et la consommation (appelez-la c). Disons que votre débit cible est t. Ensuite, vous devez avoir au moins max(t/p, t/c) partitions.
Combien de partitions un sujet Kafka doit-il avoir ?
Combien de partitions les consommateurs ont-ils ?
Chaque instance de consommateur sera desservie par une partition, garantissant que chaque enregistrement a un propriétaire de traitement clair.
Combien de partitions pouvez-vous avoir dans Kafka ?
Comment puis-je décider du nombre de partitions ?
Une formule approximative pour choisir le nombre de partitions est basée sur le débit. Vous mesurez tout ce que vous pouvez obtenir sur une seule partition pour la production (appelez-la p) et la consommation (appelez-la c). Disons que votre débit cible est t. Ensuite, vous devez avoir au moins max(t/p, t/c) partitions.
Combien de partitions un sujet Kafka doit-il avoir ?
Combien de partitions pouvez-vous avoir dans Kafka ?
Combien de partitions devrais-je avoir spark ?
La recommandation générale pour Spark est d’avoir 4x de partitions par rapport au nombre de cœurs dans le cluster disponibles pour l’application, et pour la limite supérieure – la tâche devrait prendre plus de 100 ms pour s’exécuter.
Que se passe-t-il si vous avez plus de consommateurs que de partitions ?
Vous pouvez avoir moins de consommateurs que de partitions (auquel cas les consommateurs reçoivent des messages de plusieurs partitions), mais si vous avezplus de consommateurs que de partitions certains des consommateurs seront « affamés » et ne recevront aucun message tant que le nombre de consommateurs n’atteindra pas (ou sera inférieur) le nombre de partitions.
Pourquoi avons-nous besoin de partitions dans Kafka ?
Le partitionnement prend le journal de sujet unique et le divise en plusieurs journaux, chacun pouvant résider sur un nœud distinct dans le cluster Kafka. De cette façon, le travail de stockage des messages, d’écriture de nouveaux messages et de traitement des messages existants peut être réparti entre plusieurs nœuds du cluster.
Pourquoi y a-t-il plusieurs partitions dans Kafka ?
Les partitions sont utiles lorsqu’il s’agit de mise à l’échelle, car différentes partitions du même sujet peuvent être servies par différents courtiers Kafka. En fonction de la “clé” choisie, les messages destinés à un sujet se retrouveront dans l’une de ses partitions.
Que se passe-t-il s’il y a plus de consommateurs que de partitions dans Kafka ?
Un consommateur peut être affecté pour consommer plusieurs partitions. Ainsi, la règle dans Kafka est qu’un seul consommateur dans un groupe de consommateurs peut être affecté pour consommer les messages d’une partition dans un sujet et donc plusieurs consommateurs Kafka d’un groupe de consommateurs ne peuvent pas lire le même message à partir d’une partition.
Un consommateur peut-il lire à partir de plusieurs partitions ?
Lorsque le nombre de consommateurs est inférieur au nombre de partitions, les mêmes consommateurs vont lire les messages de plusieurs partitions. Dans votre scénario, un seul consommateur va lire toutes vos partitions. Ce type de consommateur est appelé consommateur exclusif. Cela se produit lorsque les groupes de consommateurs n’ont qu’un seul consommateur.
Quelle est la taille maximale du message Kafka ?
2. Énoncé du problème. La configuration de Kafka limite la taille des messages qu’il est autorisé à envoyer. Par défaut, cette limite est de 1 Mo.
Pouvons-nous augmenter les partitions Kafka ?
Si vous souhaitez modifier le nombre departitions ou répliques de votre sujet Kafka, vous pouvez utiliser une transformation de diffusion pour diffuser automatiquement tous les messages du sujet d’origine dans un nouveau sujet Kafka qui a le nombre souhaité de partitions ou de répliques.
Comment les partitions sont décidées dans Kafka ?
Le partitionnement prend le journal de sujet unique et le divise en plusieurs journaux, chacun pouvant résider sur un nœud distinct dans le cluster Kafka. De cette façon, le travail de stockage des messages, d’écriture de nouveaux messages et de traitement des messages existants peut être réparti entre plusieurs nœuds du cluster.
Comment définir le nombre de partitions dans Kafka ?
Création d’un sujet Apache Kafka : le sujet testing doit être créé. Ce sujet a 1 partition. Si vous voulez créer, disons N partitions, puis définissez –partitions sur N. Les utilisateurs de sujet doivent être créés avec 3 partitions.
Comment puis-je décider du nombre de partitions ?
Une formule approximative pour choisir le nombre de partitions est basée sur le débit. Vous mesurez tout ce que vous pouvez obtenir sur une seule partition pour la production (appelez-la p) et la consommation (appelez-la c). Disons que votre débit cible est t. Ensuite, vous devez avoir au moins max(t/p, t/c) partitions.
Combien de partitions un sujet Kafka doit-il avoir ?
Combien de partitions pouvez-vous avoir dans Kafka ?
Qui décide du nombre de partitions dans Spark ?
La meilleure façon de décider du nombre de partitions dans un RDD est de faire en sorte que le nombre de partitions soit égal au nombre de cœurs dans le cluster afin que toutes les partitions soient traitées en parallèle et que les ressources soient utilisées de manière optimale. chemin.
