问题1：Kafka Topic ISR不全

Leader会跟踪与其保持同步的Replica列表，该列表称为ISR（即in-sync Replica）。如果一个Follower宕机，或者落后太多，Leader将把它从ISR中移除。这里所描述的“落后太多”指Follower复制的消息落后于Leader后的条数超过预定值（该值通过replica.lag.max.messages配置，其默认值是4000）或者Follower超过一定时间（该值通过replica.lag.time.max.ms来配置，其默认值是10000）未向Leader发送fetch请求。

解决方法

将下面几个参数适当增大：
replicas响应leader的最长等待时间，若是超过这个时间，就将replicas排除在管理之外

replica.lag.time.max.ms = 1000000ms （默认10000ms）

如果relicas落后太多,将会认为此partition relicas已经失效。而一般情况下,因为网络延迟等原因,总会导致replicas中消息同步滞后。如果消息严重滞后,leader将认为此relicas网络延迟较大或者消息吞吐能力有限。在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值.

replica.lag.max.messages = 100000 （默认4000）

leader中进行复制的线程数，增大这个数值会增加relipca的IO

num.replica.fetchers = 2 (默认1)

replicas每次获取数据的最大字节数

replica.fetch.max.bytes = 10M （默认10M）

问题2：topic1和topic2分区都为20，只分布在3个broker点上，其余6个broker空闲

解决方法

增加topic1分区数为50，topic2分区数为100，分区均匀分布在9个broker上，观察Spark Streaming程序并行度增大，处理效率提高，延迟明显变小。
增加topic分区数命令，将topic t_topic1分区数增大到50个分区：

kafka-topics --zookeeper node01:2181 --alter --topic t_topic1 --partitions 50

问题3：java.lang.AssertionError：assertion failed: Failed to get records for spark-executor-group t_topic1 after polling for 512

Spark Streaming程序报同一个stage的某些task获取不到数据超时后失败

解决方法

适当增大spark.streaming.kafka.consumer.poll.ms=1000 (默认512)

平台业务运行恢复正常。

参考

http://www.cnblogs.com/wangb0402/p/6221626.html
https://community.mapr.com/thread/18619-problems-with-spark-161-1607
http://kafka.apache.org/documentation/#configuration