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Apache Kafka 摄取数据

Kafka索引服务支持在Overlord上配置supervisors，supervisors通过管理Kafka索引任务的创建和生存期来便于从Kafka摄取数据。这些索引任务使用Kafka自己的分区和偏移机制读取事件，因此能够保证只接收一次（exactly-once）。supervisor监视索引任务的状态，以便于协调切换、管理故障，并确保维护可伸缩性和复制要求。

这个服务由 druid-kafka-indexing-service 这个druid核心扩展（详情请见 [扩展列表](../Development/extensions.md）所提供。

[!WARNING] Kafka索引服务支持在Kafka 0.11.x中引入的事务主题。这些更改使Druid使用的Kafka消费者与旧的brokers不兼容。在使用此功能之前，请确保您的Kafka broker版本为0.11.x或更高版本。如果您使用的是旧版本的Kafka brokers，请参阅《Kafka升级指南》。

教程

本页包含基于Apache Kafka的摄取的参考文档。同样，您可以查看 Apache Kafka教程 中的加载。

提交一个supervisor规范

Kafka索引服务需要同时在Overlord和MiddleManagers中加载 druid-kafka-indexing-service 扩展。 用于一个数据源的supervisor通过向 http://<OVERLORD_IP>:<OVERLORD_PORT>/druid/indexer/v1/supervisor 发送一个HTTP POST请求来启动，例如：

curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' -d @supervisor-spec.json http://localhost:8090/druid/indexer/v1/supervisor

一个示例supervisor规范如下：

{
  "type": "kafka",
  "dataSchema": {
    "dataSource": "metrics-kafka",
    "timestampSpec": {
      "column": "timestamp",
      "format": "auto"
    },
    "dimensionsSpec": {
      "dimensions": [],
      "dimensionExclusions": [
        "timestamp",
        "value"
      ]
    },
    "metricsSpec": [
      {
        "name": "count",
        "type": "count"
      },
      {
        "name": "value_sum",
        "fieldName": "value",
        "type": "doubleSum"
      },
      {
        "name": "value_min",
        "fieldName": "value",
        "type": "doubleMin"
      },
      {
        "name": "value_max",
        "fieldName": "value",
        "type": "doubleMax"
      }
    ],
    "granularitySpec": {
      "type": "uniform",
      "segmentGranularity": "HOUR",
      "queryGranularity": "NONE"
    }
  },
  "tuningConfig": {
    "type": "kafka",
    "maxRowsPerSegment": 5000000
  },
  "ioConfig": {
    "topic": "metrics",
    "inputFormat": {
      "type": "json"
    },
    "consumerProperties": {
      "bootstrap.servers": "localhost:9092"
    },
    "taskCount": 1,
    "replicas": 1,
    "taskDuration": "PT1H"
  }
}

supervisor配置

字段	描述	是否必须
type	supervisor类型， 总是 kafka	是
dataSchema	Kafka索引服务在摄取时使用的schema。详情见 dataSchema	是
ioConfig	用于配置supervisor和索引任务的KafkaSupervisorIOConfig，详情见以下	是
tuningConfig	用于配置supervisor和索引任务的KafkaSupervisorTuningConfig，详情见以下	是

KafkaSupervisorTuningConfig

tuningConfig 是可选的， 如果未被配置的话，则使用默认的参数。

字段	类型	描述	是否必须
type	String	索引任务类型， 总是 kafka	是
maxRowsInMemory	Integer	在持久化之前在内存中聚合的最大行数。该数值为聚合之后的行数，所以它不等于原始输入事件的行数，而是事件被聚合后的行数。 通常用来管理所需的JVM堆内存。 使用 maxRowsInMemory * (2 + maxPendingPersists) 来当做索引任务的最大堆内存。通常用户不需要设置这个值，但是也需要根据数据的特点来决定，如果行的字节数较短，用户可能不想在内存中存储一百万行，应该设置这个值	否（默认为 1000000）
maxBytesInMemory	Long	在持久化之前在内存中聚合的最大字节数。这是基于对内存使用量的粗略估计，而不是实际使用量。通常这是在内部计算的，用户不需要设置它。 索引任务的最大内存使用量是 maxRowsInMemory * (2 + maxPendingPersists)	否（默认为最大JVM内存的 1/6）
maxRowsPerSegment	Integer	聚合到一个段中的行数，该数值为聚合后的数值。 当 maxRowsPerSegment 或者 maxTotalRows 有一个值命中的时候，则触发handoff（数据落盘后传到深度存储）， 该动作也会按照每 intermediateHandoffPeriod 时间间隔发生一次。	否（默认为5000000）
maxTotalRows	Long	所有段的聚合后的行数，该值为聚合后的行数。当 maxRowsPerSegment 或者 maxTotalRows 有一个值命中的时候，则触发handoff（数据落盘后传到深度存储）， 该动作也会按照每 intermediateHandoffPeriod 时间间隔发生一次。	否（默认为unlimited）
intermediateHandoffPeriod	ISO8601 Period	确定触发持续化存储的周期	否（默认为 PT10M）
maxPendingPersists	Integer	正在等待但启动的持久化过程的最大数量。 如果新的持久化任务超过了此限制，则在当前运行的持久化完成之前，摄取将被阻止。索引任务的最大内存使用量是 maxRowsInMemory * (2 + maxPendingPersists)	否（默认为0，意味着一个持久化可以与摄取同时运行，而没有一个可以排队）
indexSpec	Object	调整数据被如何索引。详情可以见 indexSpec	否
indexSpecForIntermediatePersists		定义要在索引时用于中间持久化临时段的段存储格式选项。这可用于禁用中间段上的维度/度量压缩，以减少最终合并所需的内存。但是，在中间段上禁用压缩可能会增加页缓存的使用，而在它们被合并到发布的最终段之前使用它们，有关可能的值，请参阅IndexSpec。	否（默认与 indexSpec 相同）
reportParseExceptions	Boolean	已废弃。如果为true，则在解析期间遇到的异常即停止摄取；如果为false，则将跳过不可解析的行和字段。将 reportParseExceptions 设置为 true 将覆盖maxParseExceptions 和 maxSavedParseExceptions 的现有配置，将maxParseExceptions 设置为 0 并将 maxSavedParseExceptions 限制为不超过1。	否（默认为false）
handoffConditionTimeout	Long	段切换（持久化）可以等待的毫秒数（超时时间）。 该值要被设置为大于0的数，设置为0意味着将会一直等待不超时	否（默认为0）
resetOffsetAutomatically	Boolean	控制当Druid需要读取Kafka中不可用的消息时的行为，比如当发生了 OffsetOutOfRangeException 异常时。 如果为false，则异常将抛出，这将导致任务失败并停止接收。如果发生这种情况，则需要手动干预来纠正这种情况；可能使用 重置 Supervisor API。此模式对于生产非常有用，因为它将使您意识到摄取的问题。 如果为true，Druid将根据 useEarliestOffset 属性的值（true 为 earliest，false 为 latest）自动重置为Kafka中可用的较早或最新偏移量。请注意，这可能导致数据在您不知情的情况下被丢弃（如果useEarliestOffset 为 false）或 重复（如果 useEarliestOffset 为 true）。消息将被记录下来，以标识已发生重置，但摄取将继续。这种模式对于非生产环境非常有用，因为它将使Druid尝试自动从问题中恢复，即使这些问题会导致数据被安静删除或重复。 该特性与Kafka的 auto.offset.reset 消费者属性很相似	否（默认为false）
workerThreads	Integer	supervisor用于异步操作的线程数。	否（默认为: min(10, taskCount)）
chatThreads	Integer	与索引任务的会话线程数	否（默认为：min(10, taskCount * replicas)）
chatRetries	Integer	在任务没有响应之前，将重试对索引任务的HTTP请求的次数	否（默认为8）
httpTimeout	ISO8601 Period	索引任务的HTTP响应超时	否（默认为PT10S）
shutdownTimeout	ISO8601 Period	supervisor尝试优雅的停掉一个任务的超时时间	否（默认为：PT80S）
offsetFetchPeriod	ISO8601 Period	supervisor查询Kafka和索引任务以获取当前偏移和计算滞后的频率	否（默认为PT30S，最小为PT5S）
segmentWriteOutMediumFactory	Object	创建段时要使用的段写入介质。更多信息见下文。	否（默认不指定，使用来源于 druid.peon.defaultSegmentWriteOutMediumFactory.type 的值）
intermediateHandoffPeriod	ISO8601 Period	段发生切换的频率。当 maxRowsPerSegment 或者 maxTotalRows 有一个值命中的时候，则触发handoff（数据落盘后传到深度存储）， 该动作也会按照每 intermediateHandoffPeriod 时间间隔发生一次。	否（默认为：P2147483647D）
logParseExceptions	Boolean	如果为true，则在发生解析异常时记录错误消息，其中包含有关发生错误的行的信息。	否（默认为false）
maxParseExceptions	Integer	任务停止接收之前可发生的最大分析异常数。如果设置了 reportParseExceptions，则该值会被重写。	否（默认为unlimited）
maxSavedParseExceptions	Integer	当出现解析异常时，Druid可以跟踪最新的解析异常。"maxSavedParseExceptions"决定将保存多少个异常实例。这些保存的异常将在 任务完成报告 中的任务完成后可用。如果设置了reportParseExceptions，则该值会被重写。	否（默认为0）

IndexSpec

字段	类型	描述	是否必须
bitmap	Object	位图索引的压缩格式。 应该是一个JSON对象，详情见以下	否（默认为 roaring）
dimensionCompression	String	维度列的压缩格式。 从 LZ4, LZF 或者 uncompressed 选择	否（默认为 LZ4）
metricCompression	String	Metrics列的压缩格式。 从 LZ4, LZF, uncompressed 或者 none 选择	否（默认为 LZ4）
longEncoding	String	类型为long的Metric列和维度列的编码格式。从 auto 或者 longs 中选择。auto编码是根据列基数使用偏移量或查找表对值进行编码，并以可变大小存储它们。longs 按原样存储值，每个值8字节。	否（默认为 longs）

Bitmap类型

对于Roaring位图：

字段	类型	描述	是否必须
type	String	必须为 roaring	是
compressRunOnSerialization	Boolean	使用一个运行长度编码，可以更节省空间	否（默认为 true ）

对于Concise位图：

字段	类型	描述	是否必须
type	String	必须为 concise	是

SegmentWriteOutMediumFactory

字段	类型	描述	是否必须
type	String	对于可用选项，可以见 额外的Peon配置：SegmentWriteOutMediumFactory	是

KafkaSupervisorIOConfig

字段	类型	描述	是否必须
topic	String	要读取数据的Kafka主题。这必须是一个特定的主题，因为不支持主题模式	是
inputFormat	Object	inputFormat 指定如何解析输入数据。 看 下边部分 查看指定输入格式的详细信息。	是
consumerProperties	Map<String, Object>	传给Kafka消费者的一组属性map。必须得包含 bootstrap.servers 的属性，其值为Kafka Broker列表，格式为: <BROKER_1>:<PORT_1>,<BROKER_2>:<PORT_2>,...。 对于SSL连接，keystore, truststore 和 key 密码可以被以一个字符串密码或者 密码Provider 来提供	是
pollTimeout	Long	Kafka消费者拉取消息记录的超时等待时间，毫秒单位	否（默认为100）
replicas	Integer	副本的数量，1意味着一个单一任务（无副本）。副本任务将始终分配给不同的worker，以提供针对流程故障的恢复能力。	否（默认为1）
taskCount	Integer	一个副本集 中读取任务的最大数量。 这意味着读取任务的最大的数量将是 taskCount * replicas, 任务总数（读取 + 发布）是大于这个数字的。 详情可以看下边的 容量规划。 如果 taskCount > {numKafkaPartitions}, 读取任务的数量会小于 taskCount	否（默认为1）
taskDuration	ISO8601 Period	任务停止读取数据、开始发布段之前的时间长度	否（默认为PT1H）
startDelay	ISO8601 Period	supervisor开始管理任务之前的等待时间	否（默认为PT5S）
useEarliestOffset	Boolean	如果supervisor是第一次管理数据源，它将从Kafka获得一组起始偏移。此标志确定它是检索Kafka中的最早偏移量还是最新偏移量。在正常情况下，后续任务将从先前段结束的位置开始，因此此标志将仅在首次运行时使用。	否（默认false）
completionTimeout	ISO8601 Period	声明发布任务为失败并终止它 之前等待的时间长度。如果设置得太低，则任务可能永远不会发布。任务的发布时刻大约在 taskDuration (任务持续)时间过后开始。	否（默认为PT30M）
lateMessageRejectionStartDateTime	ISO8601 DateTime	用来配置一个时间，当消息时间戳早于此日期时间的时候，消息被拒绝。 例如，如果该值设置为 2016-01-01T11:00Z, supervisor在 2016-01-01T12:00Z 创建了一个任务，时间戳早于 2016-01-01T11:00Z 的消息将会被丢弃。如果您的数据流有延迟消息，并且您有多个需要在同一段上操作的管道（例如实时和夜间批处理摄取管道），这可能有助于防止并发问题。	否（默认为none）
lateMessageRejectionPeriod	ISO8601 Period	用来配置一个时间周期，当消息时间戳早于此周期的时候，消息被拒绝。例如，如果该值设置为 PT1H, supervisor 在 2016-01-01T12:00Z 创建了一个任务，则时间戳早于 2016-01-01T11:00Z 的消息将被丢弃。 如果您的数据流有延迟消息，并且您有多个需要在同一段上操作的管道（例如实时和夜间批处理摄取管道），这可能有助于防止并发问题。 请特别注意，lateMessageRejectionPeriod 和 lateMessageRejectionStartDateTime 仅一个可以被指定。	否（默认none）
earlyMessageRejectionPeriod	ISO8601 Period	用来配置一个时间周期，当消息时间戳晚于此周期的时候，消息被拒绝。 例如，如果该值设置为 PT1H,supervisor 在 2016-01-01T12:00Z 创建了一个任务，则时间戳晚于 2016-01-01T14:00Z 的消息将被丢弃。注意，任务有时会超过其任务持续时间，例如，在supervisor故障转移的情况下。如果将 earlyMessageRejectionPeriod 设置得太低，则每当任务运行超过其最初配置的任务持续时间时，可能会导致消息意外丢弃。	否（默认none）

指定输入数据格式

Kafka索引服务同时支持通过 inputFormat 和 parser 来指定数据格式。 inputFormat 是一种新的且推荐的用于Kafka索引服务中指定数据格式的方式，但是很遗憾的是目前它还不支持过时的 parser 所有支持的所有格式（未来会支持）。

inputFormat 支持的格式包括 csv, delimited, json。可以使用 parser 来读取 avro_stream, protobuf, thrift 格式的数据。

操作

本节描述了一些supervisor API如何在Kafka索引服务中具体工作。对于所有的supervisor API，请查看 Supervisor APIs

获取supervisor的状态报告

GET /druid/indexer/v1/supervisor/<supervisorId>/status 返回由给定supervisor管理的任务当前状态的快照报告。报告中包括Kafka报告的最新偏移量、每个分区的使用者延迟，以及所有分区的聚合延迟。如果supervisor没有收到来自Kafka的最新偏移响应，则每个分区的使用者延迟可以报告为负值。聚合滞后值将始终大于等于0。

状态报告还包含supervisor的状态和最近引发的异常列表（报告为recentErrors，其最大大小可以使用 druid.supervisor.maxStoredExceptionEvents 配置进行控制）。有两个字段与supervisor的状态相关- state 和 detailedState。state 字段将始终是少数适用于任何类型的supervisor的通用状态之一，而 detailedState 字段将包含一个更具描述性的、特定实现的状态，该状态可以比通用状态字段更深入地了解supervisor的活动。

state 可能的值列表为：[PENDING, RUNNING, SUSPENDED, STOPPING, UNHEALTHY_SUPERVISOR, UNHEALTHY_TASKS]

detailedState值与它们相应的 state 映射关系如下：

Detailed State	相应的State	描述
UNHEALTHY_SUPERVISOR	UNHEALTHY_SUPERVISOR	supervisor在过去的 druid.supervisor.unhealthinessThreshold 内已经发生了错误
UNHEALTHY_TASKS	UNHEALTHY_TASKS	过去 druid.supervisor.taskUnhealthinessThreshold 内的任务全部失败了
UNABLE_TO_CONNECT_TO_STREAM	UNHEALTHY_SUPERVISOR	supervisor遇到与Kafka的连接问题，过去没有成功连接过
LOST_CONTACT_WITH_STREAM	UNHEALTHY_SUPERVISOR	supervisor遇到与Kafka的连接问题，但是在过去成功连接过
PENDING（仅在第一次迭代中）	PENDING	supervisor已初始化，尚未开始连接到流
CONNECTING_TO_STREAM（仅在第一次迭代中）	RUNNING	supervisor正在尝试连接到流并更新分区数据
DISCOVERING_INITIAL_TASKS（仅在第一次迭代中）	RUNNING	supervisor正在发现已在运行的任务
CREATING_TASKS（仅在第一次迭代中）	RUNNING	supervisor正在创建任务并发现状态
RUNNING	RUNNING	supervisor已启动任务，正在等待任务持续时间结束
SUSPENDED	SUSPENDED	supervisor被挂起
STOPPING	STOPPING	supervisor正在停止

在supervisor运行循环的每次迭代中，supervisor按顺序完成以下任务：

1. 从Kafka获取分区列表并确定每个分区的起始偏移量（如果继续，则基于最后处理的偏移量，如果这是一个新主题，则从流的开始或结束开始）。
2. 发现正在写入supervisor数据源的任何正在运行的索引任务，如果这些任务与supervisor的配置匹配，则采用这些任务，否则发出停止的信号。
3. 向每个受监视的任务发送状态请求，以更新我们对受监视任务的状态的视图。
4. 处理已超过 taskDuration(任务持续时间) 且应从读取状态转换为发布状态的任务。
5. 处理已完成发布的任务，并发出停止冗余副本任务的信号。
6. 处理失败的任务并清理supervisor的内部状态。
7. 将正常任务列表与请求的 taskCount 和 replicas 进行比较，并根据需要创建其他任务。

detailedState 字段将在supervisor启动后或从挂起恢复后第一次执行此运行循环时显示附加值（上述表格中那些标记为"仅限第一次迭代"的值）。这是为了解决初始化类型问题，即supervisor无法达到稳定状态（可能是因为它无法连接到Kafka，无法读取Kafka主题，或者无法与现有任务通信）。一旦supervisor稳定（也就是说，一旦完成完整的执行而没有遇到任何问题），detailedState 将显示 RUNNING 状态，直到它停止、挂起或达到故障阈值并过渡到不正常状态。

获取supervisor摄取状态报告

GET /druid/indexer/v1/supervisor/<supervisorId>/stats 返回由supervisor管理的每个任务的当前摄取行计数器的快照，以及行计数器的移动平均值。

可以在 任务报告：行画像 中查看详细信息。

supervisor健康检测

如果supervisor是健康的，则 GET /druid/indexer/v1/supervisor/<supervisorId>/health 返回 200 OK, 如果是不健康的，则返回 503 Service Unavailable 。 健康状态是根据supervisor的 state （通过 /status 接口返回） 和 Overlord配置的阈值 druid.supervisor.* 来决定的。

更新现有的supervisor

POST /druid/indexer/v1/supervisor 可以被用来更新现有的supervisor规范。如果已存在同一数据源的现有supervisor，则调用此接口将导致：

• 正在运行的supervisor对其管理的任务发出停止读取并开始发布的信号
• 正在运行的supervisor退出
• 使用请求正文中提供的配置创建新的supervisor。该supervisor将保留现有的发布任务，并将从发布任务结束时的偏移开始创建新任务

因此，只需使用这个接口来提交新的schema，就可以实现无缝的schema迁移。

暂停和恢复supervisors

可以通过 POST /druid/indexer/v1/supervisor/<supervisorId>/suspend 和 POST /druid/indexer/v1/supervisor/<supervisorId>/resume 来暂停挂起和恢复一个supervisor。

注意，supervisor本身仍在运行并发出日志和metrics，它只会确保在supervisor恢复之前没有索引任务正在运行。

重置supervisors

POST/druid/indexer/v1/supervisor/<supervisorId>/reset 操作清除存储的偏移量，使supervisor开始从Kafka中最早或最新的偏移量读取偏移量（取决于useEarliestOffset的值）。清除存储的偏移量后，supervisor将终止并重新创建任务，以便任务开始从有效偏移量读取数据。

使用此操作时请小心！ 重置supervisor可能会导致跳过或读取Kafka消息两次，从而导致数据丢失或重复。

使用此操作的原因是：从由于缺少偏移而导致supervisor停止操作的状态中恢复。索引服务跟踪最新的持久化Kafka偏移量，以便跨任务提供准确的一次摄取保证。后续任务必须从上一个任务完成的位置开始读取，以便接受生成的段。如果Kafka中不再提供预期起始偏移量的消息（通常是因为消息保留期已过或主题已被删除并重新创建），supervisor将拒绝启动，在运行状态下的任务将失败。此操作使您能够从此情况中恢复。

请注意，要使此接口可用，必须运行supervisor。

终止supervisors

POST /druid/indexer/v1/supervisor/<supervisorId>/terminate 操作终止一个supervisor，并导致由该supervisor管理的所有关联的索引任务立即停止并开始发布它们的段。此supervisor仍将存在于元数据存储中，可以使用supervisor的历史API检索其历史记录，但不会在 "Get supervisor" API响应中列出，也无法检索其配置或状态报告。这个supervisor可以重新启动的唯一方法是向 "create" API提交一个正常工作的supervisor规范。

容量规划

Kafka索引任务运行在MiddleManager上，因此，其受限于MiddleManager集群的可用资源。 特别是，您应该确保有足够的worker（使用 druid.worker.capacity 属性配置）来处理supervisor规范中的配置。请注意，worker是在所有类型的索引任务之间共享的，因此，您应该计划好worker处理索引总负载的能力（例如批处理、实时任务、合并任务等）。如果您的worker不足，Kafka索引任务将排队并等待下一个可用的worker。这可能会导致查询只返回部分结果，但不会导致数据丢失（假设任务在Kafka清除这些偏移之前运行）。

正在运行的任务通常处于两种状态之一：读取(reading)或发布(publishing)。任务将在 taskDuration(任务持续时间) 内保持读取状态，在这时将转换为发布状态。只要生成段、将段推送到深层存储并由Historical进程加载和服务（或直到 completionTimeout 结束），任务将保持发布状态。

读取任务的数量由 replicas 和 taskCount 控制。 一般， 一共有 replicas * taskCount 个读取任务， 存在一个例外是当 taskCount > {numKafkaPartitions}, 在这种情况时 {numKafkaPartitions}个任务将被使用。 当 taskDuration 结束时，这些任务将被转换为发布状态并创建 replicas * taskCount 个新的读取任务。 因此，为了使得读取任务和发布任务可以并发的运行， 最小的容量应该是：

workerCapacity = 2 * replicas * taskCount

此值适用于这样一种理想情况：最多有一组任务正在发布，而另一组任务正在读取。在某些情况下，可以同时发布多组任务。如果发布时间（生成段、推送到深层存储、加载到历史记录中）> taskDuration，就会发生这种情况。这是一个有效的场景（正确性方面），但需要额外的worker容量来支持。一般来说，最好将 taskDuration 设置得足够大，以便在当前任务集开始之前完成上一个任务集的发布。

supervisor持久化

当通过 POST /druid/indexer/v1/supervisor 接口提交一个supervisor规范时，它将被持久化在配置的元数据数据库中。每个数据源只能有一个supervisor，为同一数据源提交第二个规范将覆盖前一个规范。

当一个Overlord获得领导地位时，无论是通过启动还是由于另一个Overlord失败，它都将为元数据数据库中的每个supervisor规范生成一个supervisor。然后，supervisor将发现正在运行的Kafka索引任务，如果它们与supervisor的配置兼容，则将尝试采用它们。如果它们不兼容，因为它们具有不同的摄取规范或分区分配，则任务将被终止，supervisor将创建一组新任务。这样，supervisor就可以在Overlord重启和故障转移期间坚持不懈地工作。

supervisor通过 POST /druid/indexer/v1/supervisor/<supervisorId>/ 终止接口停止。这将在数据库中放置一个逻辑删除标记（以防止重新启动时重新加载supervisor），然后优雅地关闭当前运行的supervisor。当supervisor以这种方式关闭时，它将指示其托管的任务停止读取并立即开始发布其段。对关闭接口的调用将在所有任务发出停止信号后，但在任务完成其段的发布之前返回。

schema/配置变更

schema和配置更改是通过最初用于创建supervisor的 POST /druid/indexer/v1/supervisor 接口提交新的supervisor规范来处理的。Overlord将当前运行的supervisor优雅地关闭，这将导致由该supervisor管理的任务停止读取并开始发布其段。然后将启动一个新的supervisor，该supervisor将创建一组新的任务，这些任务将从先前发布任务关闭的偏移开始读取，但使用更新的schema。通过这种方式，可以在无需暂停摄取的条件下更新应用配置。

部署注意

每个Kafka索引任务将从分配给它的Kafka分区中消费的事件放在每个段粒度间隔的单个段中，直到达到 maxRowsPerSegment、maxTotalRows 或 intermediateHandoffPeriod 限制，此时将为进一步的事件创建此段粒度的新分区。Kafka索引任务还执行增量移交，这意味着任务创建的所有段在任务持续时间结束之前都不会被延迟。一旦达到 maxRowsPerSegment、maxTotalRows 或 intermediateHandoffPeriod 限制，任务在该时间点持有的所有段都将被传递，并且将为进一步的事件创建新的段集。这意味着任务可以运行更长的时间，而不必在MiddleManager进程的本地累积旧段，因此鼓励这样做。

Kafka索引服务可能仍然会产生一些小片段。假设任务持续时间为4小时，段粒度设置为1小时，supervisor在9:10启动，然后在13:10的4小时后，将启动新的任务集，并且间隔13:00-14:00的事件可以跨以前的和新的任务集拆分。如果您发现这成为一个问题，那么可以调度重新索引任务，以便将段合并到理想大小的新段中（每个段大约500-700 MB）。有关如何优化段大小的详细信息，请参见 "段大小优化"。还有一些工作正在进行，以支持碎片段的自动段压缩，以及不需要Hadoop的压缩(参见此处)。