# Example high-level Kafka 0.9 balanced Consumer 20 # Update examples/tests to reflect enable.partition.eof default chanage… Dec 4, 2018 21 from confluent_kafka import Consumer, KafkaException Initial version Apr 14, 2016 22 import sys expose stats_cb Oct 26, 2016 23 import getopt 24 im...
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...
Special care needs to be taken when expanding the consumer group to multiple members. Review KIP-447 for complete details. """ import argparse from base64 import b64encode from uuid import uuid4 from confluent_kafka import Producer, Consumer, KafkaError, TopicPartition def process_input(msg): ...
Consumer.py import confluent_kafka import uuid import time def confluent_kafka_consumer_performance(): topic = 'confluent-kafka-topic' msg_consumed_count = 0 conf = {'bootstrap.servers': '192.168.65.130:9092', 'group.id': uuid.uuid1(), 'session.timeout.ms': 6000, 'default.topic.config...
2.1 初始化consumer对象 2.2 消费数据偏移量 3. 生产数据 总结 前言 kafka是一个开源的流处理平台,一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 一、confluent-kafka 是什么? confluent-kafka 模块 confluent-kafka是Python模块,推荐使用,性能优于kafka-python ...
confluent-kafka 2.2.0 confluent-kafka简介 Confluent在GitHub上开发和维护的confluent-kafka-python,ApacheKafka®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...
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...