[英]Why does co-partitioning of two Kstreams in kafka require same number of partitions for both the streams?
正如名称“ co-partition”所指示的那样，您要将来自不同主题但具有相同密钥的数据放入同一Kafka Streams应用程序实例。 如果您没有相同数量的分区，则无法获得此行为。
假设您的主题A具有2个分区，主题B具有3个分区。 因此，可能发生的情况是，具有键X的一条记录被哈希到分区A-0和B-1（即，不同的分区号）。 但是，对于其他密钥Y，可能会将其哈希到A-0，但会哈希到B-2。
仅当两个主题的分区数相同时，具有相同键的记录才最终位于相同的分区（当然是不同主题）中，这允许处理A-0 / B-0和A-1 / B- 1等在一起。
加入两个 KStreams 时需要 Kafka Streams Co-Partitioning
[英]Kafka Streams Co-Partitioning is required while joining two KStreams
Kafka Streams：混合匹配的PAPI和DSL KTable不进行共分区
[英]Kafka Streams: mix-and-match PAPI and DSL KTable not co-partitioning
Kafka Streams GlobalKTable 主题是否需要与它将加入的 KStream 主题相同数量的分区？
[英]Does Kafka Streams GlobalKTable topic require the same number of partitions as KStream topic which it will be joining with?
共同分区如何确保来自2个不同主题的分区最终分配给同一Kafka Stream Task？
[英]How do co-partitioning ensure that partition from 2 different topics end up assigned to the same Kafka Stream Task?
ksqldb 流是否要求两个模式具有相同数量的字段？
[英]does ksqldb streams require both schemas to have the same amount of fields?
Kafka-streams：为什么所有分区都分配给使用者组中的同一使用者？
[英]Kafka-streams: Why do all partitions get assigned to the same consumer in the consumergroup?
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