我正在处理一个apachespark用例，在这个用例中我需要从kafka读取数据。我有一个非常基本的问题来理解spark读取Kafka数据的方式。
根据我的理解，如果数据速度和容量都很高，那么我可以在kafka中创建多个分区并在spark中读取。现在dstream中的分区数与kafka中的分区数相同。
我可以通过创建多个kafka主题（每个主题有一个分区）来实现相同的场景吗。我可以配置我的Kafka生产者推数据到所有的主题顺序。这将在spark中创建多个数据流。然后我可以简单地“联合”所有的数据流来创建我的UnionedStream。
现在我的问题是：
由“union of other dstream”创建的unioneddstream的分区数是否与通过读取“single topic with multiple partitions”创建的分区数相同
我将在下面举一个例子clarity:-
我只有一个生产者和一个消费者。
首先scenario:-
（1） 1个Kafka主题和4个分区-->1个数据流和4个分区
以秒计scenario:-
（2） 4个Kafka主题，每个1个分区-->4个数据流，每个1个分区。
但是在这里我可以“联合”所有的数据流来创建一个单独的数据流。

unionedDstream= dstream1.union(dstream2).union(dstream3).union(dstream4)

现在“unioneddstream”将变为“具有4个分区的1dstream”（与第一个场景相同）。如果是的话，那么哪个流程在绩效方面更有效？