from kafka import KafkaConsumer, KafkaProducer, TopicPartition log = logging.getLogger(__name__) """ kafka 生产者 KafkaProducer是发布消息到Kafka集群的客户端,它是线程安全的并且共享单一生产者实例。生产者包含一个带有缓冲区的池, 用于保存还没有传送到Kafka集群的消息记录以及一个后台IO线程,该线程将这些...
kafka的topic=test group=xx有两个partition分区,如果只有一个consumer A,那么这个consumer A必须同时消费这两个分区;如果此时加入另一个consumer B,就可以分担一个分区的信息;如果后加入的consumer B退出这个group xx,剩余的consumer A又要消费这两个partition;同样如果consumer A停止消费,那么consumer B一样需要消费两...
/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-importsysfromkafkaimportKafkaConsumerimportjsonclassConsumer(object):def__init__(self, KafkaServerList=['172.16.48.171:9092'], GroupID='TestGroup', ClientId="Test", Topics=['Test',]):""" 用于设置消费者配置信息,这些配置项可以从源码中找到,下面...
offset 既保存在 Kafka 本地,也保存在 zookeeper,Kafka 0.9 版本之前,消费者默认将 offset 保存在 zookeeper 中,从 0.9 版本开始默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中,该 topic 为_consumer_offsets Kafka 高效读写数据的原因 顺序写 Kafka 的生产者生产数据写入 log 文件,写的过程是一直追加到 log...
KafkaConsumer( bootstrap_servers = "192.168.70.221:19092,192.168.70.222:19092,192.168.70.223:19092", # kafka集群地址 group_id = "my.group", # 消费组id enable_auto_commit = True, # 每过一段时间自动提交所有已消费的消息(在迭代时提交) auto_commit_interval_ms = 5000, # 自动提交的周期(毫秒...
from kafka import KafkaConsumer, KafkaAdminClient, TopicPartitionfrom multiprocessing import Processimport sys def run(topic_name, partition_id, group_id): consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=bootstrap_servers, max_poll_records=500, # 每次poll最大的记录数 max_poll_interval_ms=30000, # 两次...
3.3.2 KafkaConsumer的函数 close(timeout=None): 关闭生产者 flush(timeout=None):强制发送异步数据 metrics(raw=False):性能指标 partitions_for(topic):返回topic所有的分区 send(topic,value=None,key=None,partition=None,timestamp_ms=None):发送数据 ...
consumer = KafkaConsumer(group_id='test', bootstrap_servers=server, enable_auto_commit=False, max_poll_interval_ms=86400000 ) producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='XXX.XXX.XXX.XXX:9092') partition = TopicPartition(topic,partition_numb) ...
Kafka Connect是Kafka附带的工具,用于向Kafka导入和导出数据。 它是一个可扩展的工具,运行连接器,实现与外部系统交互的自定义逻辑。 官方文档给的案例是一个kafak connect,它实现了从文件的导入和导出,producer可以从文件1读取数据进入kafka, consumer则读取数据并写入文件2中,实现了在文件系统中的发布订阅。
Kafka是一个分布式流处理平台,用于高吞吐量、低延迟的数据传输。它基于发布-订阅模式,将消息以主题(Topic)的形式进行组织和存储。kafka-python是Kafka的Python客户端库,提供...