kafka中数据的分区方式与spark及其数据集中数据的分区方式无关。从kafka的Angular 来看，它取决于消息的键，或者在写入kafka时应用自定义的partitioner类。
kafka中的数据分区有以下几种情况：

消息键为空且没有自定义分区器

如果kafka消息中没有定义密钥，则kafka将以循环方式将消息分发到所有分区。

消息键不为null且没有自定义分区器

如果您提供消息密钥，默认情况下，kafka将根据

hash(key) % numer_of_partitions

提供自定义分区器

如果您想完全控制kafka在主题分区中存储消息的方式，可以编写自己的partitioner类并将其设置为 partitioner.class 在生产者配置中。
下面是一个customer partitioner类的示例

public class MyPartitioner implements Partitioner {
  public void configure(Map<String, ?> configs) {}
  public void close() {}

  public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes,
                       Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
    List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
    int numPartitions = partitions.size();

    if ((keyBytes == null) || (!(key instanceOf String)))
      throw new InvalidRecordException("Record did not have a string Key");

    if (((String) key).equals("myKey"))
       return 0; // This key will always go to Partition 0

    // Other records will go to the rest of the Partitions using a hashing function
    return (Math.abs(Utils.murmur2(keyBytes)) % (numPartitions - 1)) + 1;
  }
}