作为spark性能调整任务的一部分。spark stream应用程序（用java编写）有来自kafka receiver-topic的输入，并将输出推送到其他kafka主题。spark应用程序运行时有13个执行器，每个执行器有3gb内存和4个vCore。kafka主题是用13个分区创建的，复制因子设置为1。spark流应用的必要性是以每秒1500条消息的吞吐量获取和处理消息。但是，我发现并行性并没有在执行者级别发生，我的疑虑和需求是
kafka是否可以将主题中的输入流（一批130条消息）重新分区（拆分）到每个执行器（因此130条消息在13个执行器（jvm）中拆分，即每个执行器10条消息）？
如果完全有可能，如何实现？api的任何引用或方法/类？
我的应用程序的瓶颈是所有13个执行器都在处理所有130条消息（没有发生并行）