How to consume messages using beam#39;s external kafka transform (locally)(如何使用BEAM的外部Kafka变换(本地)消费消息)
问题描述
我正在尝试运行一个应用程序,该应用程序使用Kafka生产者(Python客户端)和一个阿帕奇光束管道,它(目前)只是通过将这些消息打印到STDOUT来使用它们。
我了解,将Kafka外部转换与ApacheBEAM一起使用是一项跨语言的工作,因为它调用Java外部服务。我遵循了following link's选项1:
选项1:使用默认扩展服务 这是使用Python时推荐且最简单的设置选项 卡夫卡会变身。此选项仅适用于光束2.22.0和 稍后。 此选项要求在运行梁之前满足以下前提条件 管道。 在管道所在的计算机上安装Java运行时 构造并确保‘Java’命令可用。
我正在运行apache-beam==2.31.0
,刚刚安装了Java:
openjdk 11.0.11 2021-04-20
OpenJDK Runtime Environment (build 11.0.11+9-Ubuntu-0ubuntu2.18.04)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 11.0.11+9-Ubuntu-0ubuntu2.18.04, mixed mode, sharing
我不完全确定我应该使用哪个Runner,因为portability documentation似乎指向Universal Local Runner
,但我似乎找不到这个Runder
在documentation中。
以下是我正在尝试实现的代码示例:
import argparse
import apache_beam as beam
from helpers import ccloud_lib
from apache_beam.io.external.kafka import ReadFromKafka
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
def run(argv=None):
"""Main entry point; runs a word_count pipeline"""
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
"--input_topic",
dest="input_topic",
default="wordcount",
help="Kafka topic to use for input",
)
parser.add_argument(
"--kafka_config",
dest="config_file",
default="config/confluent/python.config",
)
args = parser.parse_known_args(argv)[0]
beam_options = PipelineOptions(runner="DirectRunner")
consumer_conf = ccloud_lib.read_ccloud_config(args.config_file)
consumer_conf["group.id"] = "python_wordcount_group_1"
consumer_conf["auto.offset.reset"] = "earliest"
with beam.Pipeline(options=beam_options) as pipeline:
pipeline
| "Read"
>> ReadFromKafka(
consumer_config=consumer_conf,
topics=[args.input_topic],
)
| "Print" >> beam.Map(print)
我启动了该模块,但我并不完全理解它是如何工作的,因为似乎下载了一些Java构件并启动了一个docker图像。然后我收到以下警告消息:
INFO:apache_beam.runners.portability.fn_api_runner.worker_handlers:b'2021/08/25 14:38:05 Failed to obtain provisioning information: failed to dial server at localhost:36071
caused by:
context deadline exceeded
'
总结一下我的问题,您能解释一下当我启动脚本时发生了什么吗?我应该用哪一个跑步者来做这件事?我如何修复此问题?
Runner
我认为Universal Runner位于apache_beam.runners.portability.portable_runner.
下这篇关于如何使用BEAM的外部Kafka变换(本地)消费消息的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
本文标题为:如何使用BEAM的外部Kafka变换(本地)消费消息
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