是的,Kafka分区的数量通常小于Flink任务的并行度。这是因为Kafka分区的数量通常在创建主题时就确定了,而Flink任务的并行度可以在运行时动态改变。
然而,这并不意味着Kafka分区和Flink并行度的关系总是固定的。在某些情况下,你可能希望Kafka分区的数量和Flink任务的并行度相匹配,以便更好地利用硬件资源。例如,如果你有一个具有很多消费者的Kafka主题,并且你的Flink任务具有很高的并行度,那么你可能希望Kafka分区的数量也相应地增加。
Kafka分区的数量和Flink任务的并行度之间的关系取决于你的具体需求和资源限制。
在Flink中,Kafka分区的数量通常应该小于Flink并行度的数量。这是因为Flink需要将Kafka分区的数据分配给各个任务,如果分区的数量小于并行度的数量,可能会导致某些任务没有数据可以处理,从而降低作业的处理效率。
如果Kafka分区的数量大于Flink并行度的数量,Flink会自动进行数据分区,将数据分配给各个任务。例如,如果Kafka分区的数量为10,Flink并行度的数量为5,Flink会将数据均匀地分配给5个任务。
总的来说,Kafka分区的数量应该小于Flink并行度的数量,以确保每个任务都有数据可以处理。
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