flink 批量读kafka 数量

Flink可以使用Kafka连接器来从Kafka中批量读取数据。批量读取指的是一次从Kafka读取多条消息，而不是逐条读取。这种方式可以提高读取效率，减少网络传输开销和资源消耗。

在Flink中，可以通过指定参数来控制批量读取的数量。具体来说，可以通过设置`FlinkKafkaConsumer`的`setMaxPollRecords`方法来确定每次读取的最大记录数。这个参数表示从每个分区中一次性读取的最大记录数。默认情况下，该参数的值为500。可以根据实际需求调整这个值，以平衡读取性能和资源消耗。

需要注意的是，`setMaxPollRecords`设置的值不能超过Kafka服务器端自己设置的`max.poll.records`参数的值。Kafka服务器端的该参数控制了每个消费者从每个分区一次性读取的最大记录数。如果需要设置更大的值，应当先调整Kafka服务器端的参数，保证两者一致。

另外，Flink还支持并行读取多个Kafka分区。如果要增加并行读取的数量，可以通过`setParallelism`方法来设置任务的并行度。

综上所述，Flink批量读取Kafka的数量可以通过调整`setMaxPollRecords`方法的参数来控制，并行读取的数量可以通过`setParallelism`方法来设置。这样可以根据实际需求调整读取性能和资源消耗的平衡。