Reuse Kafka consumer for polling next batch

オープン
#225 コメント 4 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る

まだ誰も着手していません。

評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
30/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
kafka, python

調査の方向性

Start with the FromKafkaBatched class and the linked Spark Kafka integration guidance; trace how consumers are created for each batch and how Dask mode dispatches requests. Done means initially created consumers are reused for subsequent polls while new batches are directed to the appropriate Dask workers.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

I would like to propose an idea of having cached consumers for FromKafkaBatched class and reuse consumers for getting next batch.

The current FromKafkaBatched class create a new Kafka consumer for a every new batch which may introduce a lot of overhead. I have looked into Spark integration with Kafka and want to reference the following text from there,

The new Kafka consumer API will pre-fetch messages into buffers. Therefore it is important for performance reasons that the Spark integration keep cached consumers on executors (rather than recreating them for each batch), and prefer to schedule partitions on the host locations that have the appropriate consumers.

This means FromKafkaBatched class holds the references to consumers created initially, and reuse them to poll next batch. Also, this makes sense from Kafka point of view as it can have as many concurrent consumers as the number of partitions in a topic.

But I am not sure how this can be handled when stream is running in dask mode. Dask scheduler should be able to redirect request for new batches to appropriate consumer on dask workers.

主要言語
Python
スター
1.3k
フォーク
149
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

python-streamz/streamz のほかの issue

python-streamz/streamz の issue をすべて見る

似ている issue

Python の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。