是的,Apache Spark可以对从单个Kafka分区接收到的数据进行重新分区。可以通过使用repartition()函数实现。
下面是一个示例代码,假设从Kafka中读取了来自单个分区的数据,然后使用repartition()函数将数据重新分区:
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("sample-app").getOrCreate()
kafkaStream = KafkaUtils.createStream(ssc, "kafka:9092", "groupid1", {"topic1": 1})
# 使用repartition()函数将数据重新分区为每个RDD有4个分区
repartitionedStream = kafkaStream.repartition(4)
# 对每个分区应用处理函数
processedStream = repartitionedStream.mapPartitions(process)
processedStream.pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
注意:这里假设已经创建了一个SparkSession和一个StreamingContext,并且已经使用KafkaUtils.createStream()函数从Kafka中读取了来自单个分区的数据。处理函数process()需要自己定义和实现。