Per la maggior parte delle implementazioni, devi seguire la regola pratica di 10 partizioni per argomento e 10.000 partizioni per cluster Kafka. Andare oltre tale importo può richiedere monitoraggio e ottimizzazione aggiuntivi. (Puoi saperne di più sul monitoraggio di Kafka qui.)
Come faccio a decidere quante partizioni?
Una formula approssimativa per selezionare il numero di partizioni si basa sul throughput. Si misura tutto ciò che è possibile ottenere su una singola partizione per la produzione (chiamatela p) e il consumo (chiamatela c). Diciamo che il tuo throughput target è t. Quindi devi avere almeno max(t/p, t/c) partizioni.
Quante partizioni dovrebbe avere un argomento Kafka?
Quante partizioni hanno i consumatori?
Ogni istanza consumer sarà servita da una partizione, assicurando che ogni record abbia un chiaro titolare dell’elaborazione.
Quante partizioni puoi avere in Kafka?
Come faccio a decidere quante partizioni?
Una formula approssimativa per selezionare il numero di partizioni si basa sul throughput. Si misura tutto ciò che è possibile ottenere su una singola partizione per la produzione (chiamatela p) e il consumo (chiamatela c). Diciamo che il tuo throughput target è t. Quindi devi avere almeno max(t/p, t/c) partizioni.
Quante partizioni dovrebbe avere un argomento Kafka?
Quante partizioni puoi avere in Kafka?
Quante partizioni dovrei avere spark?
La raccomandazione generale per Spark è di avere 4x di partizioni rispetto al numero di core nel cluster disponibili per l’applicazione e per il limite superiore: l’esecuzione dell’attività dovrebbe richiedere più di 100 ms.
Cosa succede se hai più consumatori che partizioni?
Puoi avere meno consumatori rispetto alle partizioni (nel qual caso i consumatori ricevono messaggi da più partizioni), ma se ne haipiù consumatori che partizioni alcuni consumatori saranno “affamati” e non riceveranno alcun messaggio fino a quando il numero di consumatori non scenderà a (o inferiore) al numero di partizioni.
Perché abbiamo bisogno di partizioni in Kafka?
Il partizionamento prende il log di un singolo argomento e lo suddivide in più log, ognuno dei quali può risiedere su un nodo separato nel cluster Kafka. In questo modo, il lavoro di archiviazione dei messaggi, scrittura di nuovi messaggi ed elaborazione di messaggi esistenti può essere suddiviso tra molti nodi nel cluster.
Perché ci sono più partizioni in Kafka?
Le partizioni sono utili quando si tratta di ridimensionare perché partizioni diverse dello stesso argomento possono essere servite da broker Kafka diversi. In base alla ‘chiave’ scelta, i messaggi destinati a un argomento finiranno in una delle sue partizioni.
Cosa succede se in Kafka sono presenti più consumatori che partizioni?
Un consumatore può essere assegnato a consumare più partizioni. Quindi la regola in Kafka è che solo un consumatore in un gruppo di consumatori può essere assegnato a consumare messaggi da una partizione in un argomento e quindi più consumatori Kafka di un gruppo di consumatori non possono leggere lo stesso messaggio da una partizione.
Un consumatore può leggere da più partizioni?
Quando il numero di consumatori è inferiore alle partizioni, gli stessi consumatori leggeranno i messaggi da più di una partizione. Nel tuo scenario, un singolo consumatore leggerà da tutte le tue partizioni. Questo tipo di consumatore è noto come consumatore esclusivo. Ciò accade quando i gruppi di consumatori hanno un solo consumatore.
Qual è la dimensione massima del messaggio Kafka?
2. Dichiarazione problema. La configurazione di Kafka limita la dimensione dei messaggi che è consentito inviare. Per impostazione predefinita, questo limite è 1 MB.
Possiamo aumentare le partizioni di Kafka?
Se vuoi cambiare il numero dipartizioni o repliche dell’argomento Kafka, puoi utilizzare una trasformazione in streaming per trasmettere automaticamente tutti i messaggi dall’argomento originale a un nuovo argomento Kafka con il numero desiderato di partizioni o repliche.
Come vengono decise le partizioni in Kafka?
Il partizionamento prende il log di un singolo argomento e lo suddivide in più log, ognuno dei quali può risiedere su un nodo separato nel cluster Kafka. In questo modo, il lavoro di archiviazione dei messaggi, scrittura di nuovi messaggi ed elaborazione di messaggi esistenti può essere suddiviso tra molti nodi nel cluster.
Come faccio a impostare il numero di partizioni in Kafka?
Creazione di un argomento Apache Kafka: è necessario creare il test dell’argomento. Questo argomento ha 1 partizione. Se vuoi creare, diciamo N partizioni, quindi imposta –partitions su N. Gli utenti dell’argomento dovrebbero essere creati con 3 partizioni.
Come faccio a decidere quante partizioni?
Una formula approssimativa per selezionare il numero di partizioni si basa sul throughput. Si misura tutto ciò che è possibile ottenere su una singola partizione per la produzione (chiamiamola p) e il consumo (chiamiamola c). Diciamo che il tuo throughput target è t. Quindi devi avere almeno max(t/p, t/c) partizioni.
Quante partizioni dovrebbe avere un argomento Kafka?
Quante partizioni puoi avere in Kafka?
Chi decide il numero di partizioni in Spark?
Il modo migliore per decidere il numero di partizioni in un RDD è rendere il numero di partizioni uguale al numero di core nel cluster in modo che tutte le partizioni vengano elaborate in parallelo e le risorse vengano utilizzate in modo ottimale modo.
