某些spark分区已经处理完数据，另一些分区还在处理数据，从而导致这个批次的作业消耗时间变长，甚至导致spark作业无法及时消费kafka中的数据。
解决办法：
就是通过设置 topic.partition.subconcurrency 参数，如果这个参数等于1，整个函数的执行效果和之前一样。但是如果这个参数大于1，则之前一个 Kafka 分区由一个 Spark 分区消费的数据变成由 topic.partition.subconcurrency 个 Spark 分区去消费，每个 Spark 分区消费的数据量相等。这个无疑会加快 Kafka 数据的消费，但是这种方法的问题也很明显：
如果数据的顺序很重要，这种方法会存在乱序的问题。
Spark 设计的 KafkaRDD 目的是让 Kafka Partition 和 Spark RDD Partition 一一对应，这样可以保证同一个分区里面的数据顺序，但是这种方法实现变成了 Kafka Partition 和 Spark RDD Partition 一对多的关系，无疑破坏了官方的原有设计。
2）通过 repartition 或 coalease 对数据进行重分区：
优点：对同一类型的数据，先后顺序是不会乱的，因为同一类型的数据，经过重分区还是会分发到同一分区中。
总结：上述两种方法均无法解决kafka端数据倾斜导致的数据处理过慢的问题（消费时间过长）。针对这种情况，我们需要考虑kafka分区设置是否合理？
如果不是kafka分区设置不合理，而是本事kafka分区数量就很大，我们可以考虑增加kafka分区或调节spark资源来解决。建议最好别使用多线程来处理同一个kakfa分区的数据。
