私は非常にシンプルなKafkaStreamsアプリを持っています。KafkaStreamsのローカルステートストレージ
input topic --> extract smth., update aggregate in the local state -> output topic
入力トピックには1つのパーティションしかなく、すべてがスムーズに機能しました。
しかし、入力トピックのパーティション数を増やした後、私のアプリケーションはパーティションごとにインスタンス化されるので、出力トピックには単一の更新ではなく複数の更新（パーティションごとに1つの更新）が行われます。
どうすればこのような状況に対処できますか？私のアプリケーションでは、すべての入力パーティションの集約が1つしか生成されないようにしたい。
Kafka Streamsはパーティション単位で並列化されているため、パーティション化された単一のトピックを使用してストリームを並列化できます。
入力トピックのトピック数を制御できない場合は、単一のパーティションで中間トピックを作成し、このパーティションを通じてすべてのデータをルーティングできます。
KStream multiPartitionInputStream = ...
multiPartitionInputStream.through("single-partitioned-topic")...
注：グローバル集約を行うことは水平にスケールしない、したがって、このパターンは注意して使用する必要があります。
更新：
プロセッサAPIのユーザーのために、あなたはまた、単一のタスクを作成し、このタスクに両方の/すべてのパーティションを割り当てて設定"partition.grouper"経由でカスタムPartitionGrouperを提供することができます。
注：1が正しい
PartitionGrouperを書くために多くの内部詳細と前提を理解する必要があるため、DSLを使用するためのカスタムPartitionGrouperを提供することは非常に落胆です。