Reuse Kafka consumer for polling next batch

Đang mở
#225 4 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
30/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
kafka, python

Hướng nghiên cứu

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.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
1.3k
Fork
149
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của python-streamz/streamz

Tất cả issue của python-streamz/streamz

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.