consumer : confluent_kafka.Consumer confluent_kafka.Consumer 的实例 topic_name : str TOPIC 名称 partition : int 分区 start_offset : int 开始的偏移量 need_offset : int 需要消费的记录数 timeout : int, default = 5 单次消费的最长时间,默认为 5 秒 num_messages : int, default = 1000 每次消费...
获取topic_name 的 partitions 分区中的最大偏移量。 def end_offset_of_partitions(consumer: Consumer, topic_name: str, partitions: List[int] ) -> List[TopicPartition]: """获取 topic_name 的 partitions 分区中的最大偏移量 Parameters --- consumer : confluent_kafka.Consumer confluent_kafka.Consumer...
confluent-kafka 模块 confluent-kafka是Python模块,推荐使用,性能优于kafka-python 参考文档:https://docs.confluent.io/current/clients/confluent-kafka-python/index.html 二、使用步骤 1.引入库 安装: pip install confluent-kafka 代码示例: # 引入生产者、消费者 from confluent_kafka import Consumer, Producer ...
当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时,他们通常会应用如下几个示例,第一个就是构建一个数据管道,Apache Kafka是其中的终点。丽日,从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch,从...
Confluent在GitHub上开发和维护的confluent-kafka-python,Apache Kafka®的一个python客户端,提供了一个与所有brokers>=v0.8的kafka 、Confluent Cloud和Confluent Platform兼容的高阶级生产者、消费者和AdminClient。 confluent-kafka安装 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install confluent-kafka ...
confluent-kafka 2.2.0 confluent-kafka简介 Confluent在GitHub上开发和维护的confluent-kafka-python,Apache Kafka®的一个python客户端,提供了一个与所有brokers>=v0.8的kafka 、Confluent Cloud和Confluent Platform兼容的高阶级生产者、消费者和AdminClient。
例如,一个电商平台可以使用Confluent Kafka Python来处理用户在网站上的浏览、点击和购买行为,以便实时生成推荐商品、用户画像等。 2.数据集成:Confluent Kafka Python可以帮助不同的系统和应用程序之间实现数据集成。例如,在一个分布式电商系统中,可以使用Confluent Kafka Python来将订单数据从销售系统复制到库存管理系统,...
confluent-kafka-python是一个用于与Apache Kafka进行交互的Python客户端库。它提供了一组API,用于在Python应用程序中使用Kafka的生产者和消费者功能。 主题设置模式是指在使用Kafka时,可以为每个主题定义一个特定的消息格式或结构。这样做的好处是可以确保生产者和消费者之间的数据格式一致,从而实现更好的数据交互和处理...
confluentkafka-python是一个用于Apache Kafka的Python客户端库,由Confluent公司开发并维护。它提供了高性能、可靠的Kafka生产者(Producer)和消费者(Consumer)API,使得Python应用程序能够与Kafka集群进行交互。生产者功能允许Python应用程序向Kafka集群发送消息。
kafka Python 客户端库的文章已经介绍 kafka 生产者和消费者的基础用法,留下一个比较重要的问题:通常情况下(offset 默认自动提交),如果消费者在消费完消息后的消息处理环节(例如:数据清洗插入数据库)报错了,重新恢复程序运行,那么这部分消息消费不到,因为消息的 offset 已经被自动提交。我们要的效果是重新消费到这部...