该博文方法有问题,正确方案在http://www.cnblogs.com/dplearning/p/7992994.html
背景:
搭建了一个kafka集群,建立了topic test,用group_id ttt 消耗topic.
但问题是,我消费的处理太慢了,导致了上百万数据的挤压,即offset滞后上百万
现在,想放弃上一次的任务,执行新的任务。但是topic名称和group_id不能变化。
想了几个方案,觉得重置offset是最符合我需求的。
import os from confluent_kafka import Consumer, KafkaError, TopicPartition # 获取最大logsize def get_logsize(): cmd = "/usr/local/share/applications/kafka/kafka_2.11-0.11.0.0/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --group ttt --zookeeper x.x.x.x:2181 --topic test" res = os.popen(cmd).read() logsize = res.split(" ")[1].split()[4] return int(logsize) c = Consumer({'bootstrap.servers': 'x.x.x.x:9092', 'group.id': 'ttt', 'default.topic.config': {'auto.offset.reset': 'largest'}}) c.subscribe(['test']) logsize = get_logsize() tp = TopicPartition('test', 0, logsize) c.commit(offsets = [tp]) # 直接将offset置为logsize,跳过未消费的数据
我没找到怎么直接通过confluent_kafka获取logsize.
https://docs.confluent.io/3.0.0/clients/confluent-kafka-python/#configuration 有提到OFFSET_END,但是我用了后OFFSET_END值为-1,并没有将offset置为最新。
只好用命令行获取了.............
方案二(放弃):删除topic以及所有相关数据。
上网查了查,太复杂了。要删zookeeper和kafka的log文件,还要重启服务。
这跟我想的不一样啊,难道kafka就没有直接清除数据的指令吗.............
整体感受:kafka的API比我想象中少很多,或者是我没找到....