Apache spark spark流媒体中kafka接收机的负载不平衡

我的集群有8个节点（包括运行驱动程序的节点）。每个节点有16个核心。有8个卡夫卡接收器。然而，似乎只有3个接收器具有良好的“事件/秒”计数。所有其他的数据量都可以忽略不计。这可能是什么原因造成的？有没有办法修复它，使负载更均匀地平衡

接收器的数据如下所示：

---

您可以添加流式处理作业的代码吗？val kafkaDStreams=（1到options.numReaderThreads）.map{{KafkaUtils.createStream（ssc，options.zoockeepers+options.zookeeperNodePath，options.jobName，topicMap，StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER）}println（“重新分区开始”）val repartited=ssc.union（kafkafkadstreams）.repartition（options.numExecutors）println（“重新分区已完成”）您可以添加流式处理作业的代码吗？val kafkaDStreams=（1到options.numReaderThreads）。map{{u=>KafkaUtils.createStream（ssc，options.zoockeepernodepath+options.zookeeperNodePath，options.jobName，topicMap，StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER）}println(“重新分区开始”）val repartitioned=ssc.union（kafkaDStreams）。重新分区（options.numExecutors）println（“重新分区完成”）