python - 如何在 Pykafka simpleconsumer 中选择起始偏移量？

Question

在我的kafka集群单分区主题中，我有一个简单的消费者处理所有传入消息，如果处理的数据出现错误，我想以相同的顺序重新处理来自某个偏移量(不是开头)的所有消息，以修复不一致并保持来自 kafka 的原始有序消息序列。

有没有办法用 Pykafka 来做到这一点？我不明白

Answer 1

您需要调用 reset_offsets() 。例如:

consumer = topic.get_simple_consumer(consumer_group="example")
partition_offset_pairs = [(p, get_offset_for_partition(p)) for p in consumer.partitions.itervalues()]
# because we passed in a consumer_group the new offsets will be saved in Kafka
consumer.reset_offsets(partition_offsets=partition_offset_pairs)

(其中 get_offset_for_partition() 是您定义的函数)。或者对于单分区主题:

# read from offset 123456
consumer = topic.get_simple_consumer()
partition = topic.partitions[0]
consumer.reset_offsets([(partition, 123456)])

相同的 reset_offsets() 方法也可用于 BalancedConsumer 和 ManagedBalanceConsumer 类。

请注意，作为 Kafka 设计的一部分，仅保证每个主题分区独立地按顺序发送消息。