from kafka import KafkaConsumer import time consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=['127.0.0.1:9092']) consumer.subscribe(topics=('test','test0')) while True: msg = consumer.poll(timeout_ms=5) #从kafka获取消息 print(msg) time.sleep(2) ...
KafkaConsumer- bootstrap_servers: str- group_id: str- auto_offset_reset: str+ enable_auto_commit: bool+subscribe(topics: List[str])+poll(timeout_ms: int) : -> List[Message] 以上就是实现 Python Kafkapoll方法的完整流程和代码示例。通过上述步骤,你可以成功创建一个 Kafka 消费者,并使用poll方法...
# max_poll_records=KAFKA_MAX_POLL_RECORDS, # request_timeout_ms=REQUEST_TIMEOUT_MS, # auto_commit_interval_ms=AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS, value_deserializer=lambda m: ujson.loads(m.decode('utf-8')) ) else: return KafkaConsumer( *topics, group_id=group_id, bootstrap_servers=bootstrap_serv...
Kafka 是一个分布式流处理平台,被广泛应用于实时数据处理和消息队列等场景。在 Python 中,可以使用 Kafka-Python 库来与 Kafka 集群进行交互。然而,有时候会出现 Kafka poll 数据很慢的情况,即消费者从 Kafka 主题中拉取消息的速度很慢,导致数据处理的延迟。本文将探讨 Python 中 Kafka poll 数据慢的原因以及如何...
,group_id='你的分组',bootstrap_servers='你的IP:PORT')whileTrue:fetch_data_dict=consumer.poll(...
1. Kafka Consumer中的poll方法作用 poll方法是KafkaConsumer类中用于从Kafka集群中拉取消息的方法。它会与Kafka集群进行通信,并获取分配给该消费者的消息。使用poll方法时,消费者会阻塞直到有新的消息到达或者达到指定的超时时间。 2. Kafka Consumer poll方法的基本使用示例 以下是一个简单的示例,展示了如何使用poll...
msg = consumer.poll(timeout=1.0) if msg is None: continue if msg.error(): if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF: continue else: print(msg.error()) break print('Received message: {}'.format(msg.value().decode('utf-8'))) ...
confluent 库的消费者用原生的方法 poll() 来拉取消息。 kafka-python 库的开发者通过构建具有 Python 风格的消费者迭代器,让 Python 程序员更好上手,但也不经意间引发一些深层次的 bug,例如:长时间运行 KafkaConsumer 遇到WARNING: Heartbeat poll expired, leaving group的警告,触发死锁,程序卡死。这个 issue ...
器,就被认为已经死亡,协调器就会触发再均衡,把它的分区分配给群组里的其他消费者。该属性与heartbeat.interval.ms紧密相关。heartbeat.interval.ms指定了poll() 方法向协调器发送心跳的频率, session.timeout.ms 则指定了消费者可以多久不发送心跳。所以,一般需要同时修改这两个属性,heartbeat.interval.ms必须比 ...
Python Kafka Consumer Poll 拉取慢的解决方案 在现代微服务架构中,Apache Kafka 是一种流行的分布式消息队列,广泛应用于数据传输、日志处理和实时分析等场景。然而,使用 Kafka 消费者时,我们常常会遇到poll方法拉取消息速度慢的问题。本文将深入探讨这一现象的原因,提供一些优化建议,并给出代码示例。