在https://gobblin.readthedocs.io/en/latest/case-studies/kafka-hdfs-ingestion/#grouping-gobblin文档的workunits部分我们可以阅读关于单级打包的以下描述
单级打包器使用最差拟合递减方法将工作单元分配给Map器：每个工作单元都分配给当前负载最轻的Map器。这种方法很好地平衡了Map器。但是，同一主题的多个分区通常分配给不同的Map器。这可能导致两个问题：（1）许多小的输出文件：如果一个主题的多个分区被分配给不同的Map器，它们就不能共享输出文件(2） 任务开销：当一个主题的多个分区分配给不同的Map器时，会为每个分区创建一个任务，这可能会导致大量的任务和很大的开销。
第二个开销似乎与我们在其他部分所能读到的相反。再高一段我们就可以红了
对于每个分区，在确定第一个和最后一个偏移量之后，将创建一个工作单元。
这里呢https://gobblin.readthedocs.io/en/latest/gobblin-architecture/#gobblin-第3点的工作流程：
从源给定的工作单元集，作业创建一组任务。任务是workunit的运行时对应项，workunit表示工作的逻辑单元。通常，每个工作单元创建一个任务
因此，据我所知，Kafka分区总是与任务相关的，除非工作单元被分组在一起（那么我们有一个任务用于许多工作单元，因此有许多分区）
我是否理解这里有什么不对劲，或者单级 Package 中的二次开销毫无意义？