使用spark 2.3 structed streaming和kafka作为输入流。我的集群是建立在主人和3工人(master在一台worker机器上运行）我的kafka主题有3个分区作为worker的数量。我使用默认触发器和foreach sink来处理数据。
当第一条消息到达驱动程序时，它立即开始处理其中一个可用工作节点上的数据，在处理时，第二条消息到达，而不是立即开始在可用工作节点上处理它，处理的“执行”被延迟，直到第一个工作节点结束处理，现在所有的“等待执行”开始在所有可用的worker上并行处理(假设我有3条等待消息）
我怎样才能强迫等待的工人立即开始执行？

我的代码片段：

val sparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
import sparkSession.implicits._

import org.apache.spark.sql.ForeachWriter

val writer = new ForeachWriter[String] {
  override def open(partitionId: Long, version: Long) = true
  override def process(filePath: String) = {
    val filesSeq = fileHandler
      .handleData(filePath) // long processing

  }
  override def close(errorOrNull: Throwable) = {}
}

val filesDf = kafkaStreamSubscriber
  .buildtream(conf, kafkaInputTopic)

val ds = filesDf.map(x=>x.getAs("filePath").asInstanceOf[String])

val query =
  ds.writeStream        
    .foreach(writer)
    .start

ds.writeStream
  .format("console")
  .option("truncate", "false")
  .start()

println("lets go....")

query.awaitTermination()

我做错什么了？当我有等待处理的数据时，我不希望有空闲的工人
桑克斯