from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer('my-topic', bootstrap_servers='localhost:9092', partition=0) for message in consumer: print(message) 注意,使用partition参数时,消费者只会从指定的分区中消费消息,即使该分区中没有新消息,消费者也会一直等待。此外,如果指定的分区不存在,消费者会...
为了使得Consumer易于组织、可扩展以及更好地容错,Kafka将一个或多个Consumer组织为Consumer Group,即消费者组。Consumer Group的唯一标识就是group.id。Group内的所有Consumer共同消费已订阅的各个Topic的所有Partition,并且保证每个Partition只分配给该Group内的唯一一个Consumer…… Rebalance就是一个Consumer Group内的所有...
查看offset信息:h kafka-simple-consumer-shell.sh --topic _consumeroffsets --partition 35 --broker-list 这里是kafka集群的主机ip地址:9092用逗号隔开(如192...1:9092,192...2:9092等等) --formatter
(3)查看kafka堆积剩余量 在线环境中,需要保证消费者的消费速度大于生产者的生产速度,所以需要检测kafka中的剩余堆积量是在增加还是减小。可以用如下代码,观测队列消息剩余量: consumer = KafkaConsumer(topic, **kwargs) partitions = [TopicPartition(topic, p) for p in consumer.partitions_for_topic(topic)] pr...
KafkaConsumer 手动分配partition from kafka import KafkaConsumer from kafka import TopicPartition consumer = KafkaConsumer(group_id= 'group2', bootstrap_servers= ['localhost:9092']) consumer.assign([TopicPartition(topic= 'my_topic', partition= 0)]) for msg in consumer: print(msg) 超时处理 from...
('ascii')), #消费json 格式的消息 client_id='consumer-python3' ) # consumer.assign([TopicPartition('MY_TOPIC1', 0)]) # msg = next(consumer) # print(msg) consumer.subscribe('MY_TOPIC1') for msg in consumer: print (msg) API及常用参数说明: class kafka.KafkaConsumer(*topics, **...
self.producer = kafka.KafkaProducer( bootstrap_servers=broker, max_request_size=self.max_request_size, batch_size=batch_size, api_version=(0,10,1), **kwargs ) defsend(self, message:bytes, partition:int=0): """ 写入普通的消息; ...
:param KafkaServer: kafka服务器IP :param KafkaPort: kafka工作端口 :param ClientId: 生产者名称 :param Topic: 主题 """self._bootstrap_server='{host}:{port}'.format(host=KafkaServer,port=KafkaPort)self._topic=Topic self._clientId=ClientId""" ...
from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer('test', bootstrap_servers=['localhost:...
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。