#max_poll_interval_ms=30000, max_poll_interval_ms = 86400000, #metadata_max_age_ms = 3000, auto_offset_reset = "latest", #auto_offset_reset = "earliest" ) break except Exception as e: log.error("Kafka pconsumers set connect fail, {0}, {1}".format(e, traceback.print_exc())) ...
single call to :meth:`~kafka.KafkaConsumer.poll`. Default:500max_poll_interval_ms(int): The maximum delay between invocations of :meth:`~kafka.KafkaConsumer.poll` whenusingconsumer group management. This places an upper bound on the amount of time that the consumer can be idle before fetchin...
session.timeout.ms: 检测consumer group组成员发送崩溃的时间("coordinator检测失败的时间")。如果有消息需要很长时间,那么consumer有可能无法执行任何消费。 在0.10.1.0版本kafka对该参数做了拆分。可以指定一个比较小的值让coordinator能够快速检测consumer崩溃,开启rebalance。默认参数值10秒。 max.poll.interval.ms: ...
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) consumer.assign([partition]) for msg in consumer: #...
increasing the rebalance timeout with max_poll_interval_ms, or by reducing the maximum size of batches returnedinpoll() with max_poll_records. 这里要申明一点,在 1.4.0 以上的 kafka-python 版本使用了独立的心跳线程去上报心跳。 这里报错大概表达的意思是 无法在默认 300000ms 中完成处理操作。我们通...
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...
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...
Apache Kafka 是一个分布式的流平台。分布式流平台具有三项关键功能: 类似于消息队列的发布订阅能力 以容错持久的方式存储数据流 即时处理流中的记录 一般将kafka作为流处理系统数据流接收器和缓冲器,保证整个流处理的系统的稳定运行。业务处理部分一般使用storm或spark streaming完成。
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。 python kafka 安装 pip install confluent-kafka 官方文档 github Admin API kafka的控制端,创建、浏览、改变、删除主题和资源 ...
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...