当出现Kafka单个分区数据量很大，但每个分区的数据量很平均的情况时，我们往往采用下面两种方案增加并行度：
l 增加Kafka分区数量
l 对拉取过来的数据执行repartition
但是针对这种情况，前者的改动直接影响所有使用消费队列的模型性能，后者则存在一个shuffle的性能消耗。有没有既不会发生shuffle，又能成倍提升性能的方法呢？
/*
推荐使用Scala的并行集合：
在上述场景中存在的情况是，单核数据量很大，但是又由于分区数量限制导致多核无法分配到数据。因此如果使用foreachPartition算子，就可以获取到每个分区的数据集，对这些数据集使用多线程并行执行。
*/
//具体代码如下：
rdd.foreachPartition(datas=>{
//使用一个集合创建对应的并行集合
val seqPar = datas.toSeq.par
//为并行集合设置线程池，默认的参数是CPU的核数
seqPar.tasksupport = new ForkJoinTaskSupport(new ForkJoinPool())
//执行遍历逻辑，自动实现多线程并行
seqPar.foreach{...}
})
//经本地测试，该方法有效。但没有测试复杂的逻辑，如：多个遍历算子、Kafka场景等
如果Spark会优先为每个executor拉取数据，就可以通过设置executor num=Kafka分区数，然后为每个executor设置多个cpu core的方式实现成倍的处理速度。
经实验，Spark在拉取Kafka数据时，不管Cpu核数多少，会优先为每个executor分配一份Kafka分区，只有当总executor数量<Kafka分区时，才会分配多份数据到同一个节点上。
以下是我使用10个节点，每个节点分配4个线程拉取一个分区数量为10的Kafka时，Task的分布情况：
可以看到，数据被很好的分散到了十个节点上。并且在这个测试模型中，我使用了并行集合执行累加器操作。可以看到，并行集合并没有造成数据丢失，而是正常的执行了计算逻辑。
可惜从少量的数据中看不出并行集合带来的提升。此外，关于该方案是否适用于复杂逻辑和持久稳定运行，还需要后续观察。