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Apache Kafka 摄取数据

Kafka索引服务支持在Overlord上配置supervisorssupervisors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
dataSchema Kafka索引服务在摄取时使用的schema。详情见 dataSchema
ioConfig 用于配置supervisor和索引任务的KafkaSupervisorIOConfig详情见以下
tuningConfig 用于配置supervisor和索引任务的KafkaSupervisorTuningConfig详情见以下

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
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) 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。 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。 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) 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
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maxParseExceptionsmaxSavedParseExceptions 的现有配置,将maxParseExceptions 设置为 0 并将 maxSavedParseExceptions 限制为不超过1。 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 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trueDruid将根据 useEarliestOffset 属性的值(trueearliestfalselatest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useEarliestOffsetfalse)或 重复(如果 useEarliestOffsettrue。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
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 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 默认为8
httpTimeout ISO8601 Period 索引任务的HTTP响应超时 默认为PT10S
shutdownTimeout ISO8601 Period supervisor尝试优雅的停掉一个任务的超时时间 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 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。 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。 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。 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。 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
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
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

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
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。
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, truststorekey 密码可以被以一个字符串密码或者 密码Provider 来提供
pollTimeout Long Kafka消费者拉取消息记录的超时等待时间毫秒单位 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。 默认为1
taskCount Integer 一个副本集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 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 默认为PT1H
startDelay ISO8601 Period supervisor开始管理任务之前的等待时间 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。 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。 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。 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lateMessageRejectionPeriodlateMessageRejectionStartDateTime 仅一个可以被指定。 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。 默认none
指定输入数据格式

Kafka索引服务同时支持通过 inputFormatparser 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- statedetailedStatestate 字段将始终是少数适用于任何类型的supervisor的通用状态之一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 taskCountreplicas 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>/suspendPOST /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)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 replicastaskCount 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 maxRowsPerSegmentmaxTotalRowsintermediateHandoffPeriod 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 maxRowsPerSegmentmaxTotalRowsintermediateHandoffPeriod 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)。