Connector pausieren, fortsetzen, beenden und neu starten

Sie können den Betrieb eines Connectors steuern, indem Sie ihn pausieren, fortsetzen, beenden oder neu starten. Mit diesen Aktionen können Sie den Datenfluss verwalten und Probleme beheben, ohne den Connector löschen und neu erstellen zu müssen.

Wenn Sie einen Connector in einem Connect-Cluster pausieren, fortsetzen, beenden oder neu starten möchten, können Sie die Google Cloud Console, die gcloud CLI, die Managed Service for Apache Kafka-Clientbibliothek oder die Managed Kafka API verwenden. Sie können die Open-Source-Apache Kafka API nicht verwenden, um den Status von Connectors zu ändern.

Erforderliche Rollen und Berechtigungen zum Pausieren, Fortsetzen, Beenden oder Neustarten eines Connectors

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle Managed Kafka Connector Editor (roles/managedkafka.connectorEditor) für das Projekt mit dem Connect-Cluster zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Pausieren, Fortsetzen, Beenden oder Neustarten eines Connectors benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierte Rolle enthält die Berechtigungen, die zum Pausieren, Fortsetzen, Beenden oder Neustarten eines Connectors erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um einen Connector zu pausieren, fortzusetzen, zu beenden oder neu zu starten:

• Gewähren Sie die Berechtigung zum Pausieren des Connectors für den angeforderten Connector: managedkafka.connectors.pause
• Gewähren Sie die Berechtigung zum Fortsetzen des Connectors für den angeforderten Connector: managedkafka.connectors.resume
• Gewähren Sie die Berechtigung zum Neustarten des Connectors für den angeforderten Connector: managedkafka.connectors.restart
• Gewähren Sie die Berechtigung zum Beenden des Connectors für den angeforderten Connector: managedkafka.connectors.stop

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Weitere Informationen zur Rolle „Managed Kafka Connector Editor“ finden Sie unter Vordefinierte Rollen für Managed Service for Apache Kafka.

Connector pausieren

Wenn Sie einen Connector pausieren, wird sein Status beibehalten. Das bedeutet, dass der Connector sich merkt, wo er bei der Verarbeitung von Nachrichten oder Daten aufgehört hat. Die Nachrichtenverarbeitung wird angehalten, bis der Connector fortgesetzt wird. Sie können einen pausierten Connector fortsetzen. Er wird dann an der Stelle fortgesetzt, an der er pausiert wurde. Das ist nützlich für die Fehlerbehebung oder Wartung, ohne die Einrichtung des Connectors zu verlieren.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Connect Clusters auf.

   Zu „Cluster verbinden“

2. Klicken Sie auf den Connect-Cluster, in dem sich der Connector befindet, den Sie pausieren möchten.

   Die Seite Clusterdetails verbinden wird angezeigt.

3. Suchen Sie auf dem Tab Ressourcen in der Liste nach dem Connector und klicken Sie auf seinen Namen.

   Sie werden zur Seite Connector-Details weitergeleitet.

4. Klicken Sie auf Pausieren.

gcloud

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Verwenden Sie den Befehl gcloud managed-kafka connectors pause, um einen Connector zu pausieren:

   gcloud managed-kafka connectors pause CONNECTOR_ID \
       --location=LOCATION \
       --connect-cluster=CONNECT_CLUSTER_ID
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • CONNECTOR_ID: erforderlich. Die ID des Connectors, den Sie pausieren möchten.
   • LOCATION: erforderlich. Der Standort des Connect-Clusters, der den Connector enthält.
   • CONNECT_CLUSTER_ID: erforderlich. Die ID des Connect-Clusters, der den Connector enthält.

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Go unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Go API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Managed Service for Apache Kafka die Standardanmeldedaten für Anwendungen(Application Default Credentials, ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1/managedkafkapb"
	"google.golang.org/api/option"

	managedkafka "cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1"
)

func pauseConnector(w io.Writer, projectID, region, connectClusterID, connectorID string, opts ...option.ClientOption) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// region := "us-central1"
	// connectClusterID := "my-connect-cluster"
	// connectorID := "my-connector"
	ctx := context.Background()
	client, err := managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient(ctx, opts...)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient got err: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	connectorPath := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/connectClusters/%s/connectors/%s", projectID, region, connectClusterID, connectorID)
	req := &managedkafkapb.PauseConnectorRequest{
		Name: connectorPath,
	}
	resp, err := client.PauseConnector(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("client.PauseConnector got err: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Paused connector: %#v\n", resp)
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Java API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ConnectorName;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ManagedKafkaConnectClient;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.PauseConnectorRequest;
import java.io.IOException;

public class PauseConnector {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the example.
    String projectId = "my-project-id";
    String region = "my-region"; // e.g. us-east1
    String connectClusterId = "my-connect-cluster";
    String connectorId = "my-connector";
    pauseConnector(projectId, region, connectClusterId, connectorId);
  }

  public static void pauseConnector(
      String projectId, String region, String connectClusterId, String connectorId)
      throws Exception {
    try (ManagedKafkaConnectClient managedKafkaConnectClient = 
        ManagedKafkaConnectClient.create()) {
      ConnectorName connectorName = ConnectorName.of(projectId, region, connectClusterId, 
          connectorId);
      PauseConnectorRequest request = PauseConnectorRequest.newBuilder()
          .setName(connectorName.toString()).build();

      // This operation is being handled synchronously.
      managedKafkaConnectClient.pauseConnector(request);
      System.out.printf("Connector %s paused successfully.\n", connectorId);
    } catch (IOException | ApiException e) {
      System.err.printf("managedKafkaConnectClient.pauseConnector got err: %s\n", 
          e.getMessage());
    }
  }
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Anleitung für die Einrichtung von Python unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.api_core.exceptions import GoogleAPICallError
from google.cloud.managedkafka_v1.services.managed_kafka_connect import (
    ManagedKafkaConnectClient,
)
from google.cloud import managedkafka_v1

# TODO(developer)
# project_id = "my-project-id"
# region = "us-central1"
# connect_cluster_id = "my-connect-cluster"
# connector_id = "my-connector"

connect_client = ManagedKafkaConnectClient()

request = managedkafka_v1.PauseConnectorRequest(
    name=connect_client.connector_path(project_id, region, connect_cluster_id, connector_id),
)

try:
    operation = connect_client.pause_connector(request=request)
    print(f"Waiting for operation {operation.operation.name} to complete...")
    operation.result()
    print(f"Paused connector {connector_id}")
except GoogleAPICallError as e:
    print(f"Failed to pause connector {connector_id} with error: {e}")

Connector fortsetzen

Wenn Sie einen pausierten Connector fortsetzen, wird der Vorgang an der Stelle fortgesetzt, an der er unterbrochen wurde.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Connect Clusters auf.

   Zu „Cluster verbinden“

2. Klicken Sie auf den Connect-Cluster, in dem sich der Connector befindet, den Sie fortsetzen möchten.

   Die Seite Clusterdetails verbinden wird angezeigt.

3. Suchen Sie auf dem Tab Ressourcen in der Liste nach dem pausierten Connector und klicken Sie auf seinen Namen.

   Sie werden zur Seite Connector-Details weitergeleitet.

4. Klicken Sie auf Fortsetzen.

gcloud

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Verwenden Sie den Befehl gcloud managed-kafka connectors resume, um einen Connector fortzusetzen:

   gcloud managed-kafka connectors resume CONNECTOR_ID \
       --location=LOCATION \
       --connect-cluster=CONNECT_CLUSTER_ID
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • CONNECTOR_ID: erforderlich. Die ID des Connectors, den Sie fortsetzen möchten.
   • LOCATION: erforderlich. Der Standort des Connect-Clusters, der den Connector enthält.
   • CONNECT_CLUSTER_ID: erforderlich. Die ID des Connect-Clusters, der den Connector enthält.

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Go unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Go API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Managed Service for Apache Kafka die Standardanmeldedaten für Anwendungen(Application Default Credentials, ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1/managedkafkapb"
	"google.golang.org/api/option"

	managedkafka "cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1"
)

func resumeConnector(w io.Writer, projectID, region, connectClusterID, connectorID string, opts ...option.ClientOption) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// region := "us-central1"
	// connectClusterID := "my-connect-cluster"
	// connectorID := "my-connector"
	ctx := context.Background()
	client, err := managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient(ctx, opts...)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient got err: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	connectorPath := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/connectClusters/%s/connectors/%s", projectID, region, connectClusterID, connectorID)
	req := &managedkafkapb.ResumeConnectorRequest{
		Name: connectorPath,
	}
	resp, err := client.ResumeConnector(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("client.ResumeConnector got err: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Resumed connector: %#v\n", resp)
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Java API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ConnectorName;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ManagedKafkaConnectClient;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ResumeConnectorRequest;
import java.io.IOException;

public class ResumeConnector {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the example.
    String projectId = "my-project-id";
    String region = "my-region"; // e.g. us-east1
    String connectClusterId = "my-connect-cluster";
    String connectorId = "my-connector";
    resumeConnector(projectId, region, connectClusterId, connectorId);
  }

  public static void resumeConnector(
      String projectId, String region, String connectClusterId, String connectorId)
      throws Exception {
    try (ManagedKafkaConnectClient managedKafkaConnectClient = 
        ManagedKafkaConnectClient.create()) {
      ConnectorName connectorName = ConnectorName.of(projectId, region, connectClusterId, 
          connectorId);
      ResumeConnectorRequest request = ResumeConnectorRequest.newBuilder()
          .setName(connectorName.toString()).build();

      // This operation is being handled synchronously.
      managedKafkaConnectClient.resumeConnector(request);
      System.out.printf("Connector %s resumed successfully.\n", connectorId);
    } catch (IOException | ApiException e) {
      System.err.printf("managedKafkaConnectClient.resumeConnector got err: %s\n", 
          e.getMessage());
    }
  }
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Anleitung für die Einrichtung von Python unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.api_core.exceptions import GoogleAPICallError
from google.cloud.managedkafka_v1.services.managed_kafka_connect import (
    ManagedKafkaConnectClient,
)
from google.cloud import managedkafka_v1

# TODO(developer)
# project_id = "my-project-id"
# region = "us-central1"
# connect_cluster_id = "my-connect-cluster"
# connector_id = "my-connector"

connect_client = ManagedKafkaConnectClient()

request = managedkafka_v1.ResumeConnectorRequest(
    name=connect_client.connector_path(project_id, region, connect_cluster_id, connector_id),
)

try:
    operation = connect_client.resume_connector(request=request)
    print(f"Waiting for operation {operation.operation.name} to complete...")
    operation.result()
    print(f"Resumed connector {connector_id}")
except GoogleAPICallError as e:
    print(f"Failed to resume connector {connector_id} with error: {e}")

Connector beenden

Wenn Sie einen Connector beenden, werden alle seine Tasks beendet. Wenn Sie einen Connector beenden, wird sein Status beibehalten. Damit der Connector wieder funktioniert, müssen Sie ihn neu starten. Die Logs und Messwerte werden auch dauerhaft gespeichert.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Connect Clusters auf.

   Zu „Cluster verbinden“

2. Klicken Sie auf den Connect-Cluster, in dem sich der Connector befindet, den Sie stoppen möchten.

   Die Seite Clusterdetails verbinden wird angezeigt.

3. Suchen Sie auf dem Tab Ressourcen in der Liste nach dem Connector und klicken Sie auf seinen Namen.

   Sie werden zur Seite Connector-Details weitergeleitet.

4. Klicken Sie auf Beenden.

gcloud

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Verwenden Sie den Befehl gcloud managed-kafka connectors stop, um einen Connector zu stoppen:

   gcloud managed-kafka connectors stop CONNECTOR_ID \
       --location=LOCATION \
       --connect-cluster=CONNECT_CLUSTER_ID
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • CONNECTOR_ID: erforderlich. Die ID des Connectors, den Sie beenden möchten.
   • LOCATION: erforderlich. Der Standort des Connect-Clusters, der den Connector enthält.
   • CONNECT_CLUSTER_ID: erforderlich. Die ID des Connect-Clusters, der den Connector enthält.

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Go unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Go API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Managed Service for Apache Kafka die Standardanmeldedaten für Anwendungen(Application Default Credentials, ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1/managedkafkapb"
	"google.golang.org/api/option"

	managedkafka "cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1"
)

func stopConnector(w io.Writer, projectID, region, connectClusterID, connectorID string, opts ...option.ClientOption) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// region := "us-central1"
	// connectClusterID := "my-connect-cluster"
	// connectorID := "my-connector"
	ctx := context.Background()
	client, err := managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient(ctx, opts...)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient got err: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	connectorPath := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/connectClusters/%s/connectors/%s", projectID, region, connectClusterID, connectorID)
	req := &managedkafkapb.StopConnectorRequest{
		Name: connectorPath,
	}
	resp, err := client.StopConnector(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("client.StopConnector got err: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Stopped connector: %#v\n", resp)
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Java API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ConnectorName;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ManagedKafkaConnectClient;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.StopConnectorRequest;
import java.io.IOException;

public class StopConnector {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the example.
    String projectId = "my-project-id";
    String region = "my-region"; // e.g. us-east1
    String connectClusterId = "my-connect-cluster";
    String connectorId = "my-connector";
    stopConnector(projectId, region, connectClusterId, connectorId);
  }

  public static void stopConnector(
      String projectId, String region, String connectClusterId, String connectorId)
      throws Exception {
    try (ManagedKafkaConnectClient managedKafkaConnectClient = 
        ManagedKafkaConnectClient.create()) {
      ConnectorName connectorName = ConnectorName.of(projectId, region, connectClusterId, 
          connectorId);
      StopConnectorRequest request = StopConnectorRequest.newBuilder()
          .setName(connectorName.toString()).build();

      // This operation is being handled synchronously.
      managedKafkaConnectClient.stopConnector(request);
      System.out.printf("Connector %s stopped successfully.\n", connectorId);
    } catch (IOException | ApiException e) {
      System.err.printf("managedKafkaConnectClient.stopConnector got err: %s\n", e.getMessage());
    }
  }
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Anleitung für die Einrichtung von Python unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.api_core.exceptions import GoogleAPICallError
from google.cloud.managedkafka_v1.services.managed_kafka_connect import (
    ManagedKafkaConnectClient,
)
from google.cloud import managedkafka_v1

# TODO(developer)
# project_id = "my-project-id"
# region = "us-central1"
# connect_cluster_id = "my-connect-cluster"
# connector_id = "my-connector"

connect_client = ManagedKafkaConnectClient()

request = managedkafka_v1.StopConnectorRequest(
    name=connect_client.connector_path(project_id, region, connect_cluster_id, connector_id),
)

try:
    operation = connect_client.stop_connector(request=request)
    print(f"Waiting for operation {operation.operation.name} to complete...")
    operation.result()
    print(f"Stopped connector {connector_id}")
except GoogleAPICallError as e:
    print(f"Failed to stop connector {connector_id} with error: {e}")

Connector neu starten

Beim Neustart eines Connectors werden seine Aufgaben vollständig beendet und dann neu gestartet. Das kann nützlich sein, um den Status des Connectors zu aktualisieren oder Konfigurationsänderungen anzuwenden.

Hinweis:Wenn Sie einen Connector neu starten, kann es zu einer kurzen Unterbrechung des Datenflusses kommen.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Connect Clusters auf.

   Zu „Cluster verbinden“

2. Klicken Sie auf den Connect-Cluster, in dem sich der Connector befindet, den Sie neu starten möchten.

   Die Seite Clusterdetails verbinden wird angezeigt.

3. Suchen Sie auf dem Tab Ressourcen in der Liste nach dem Connector und klicken Sie auf seinen Namen.

   Sie werden zur Seite Connector-Details weitergeleitet.

4. Klicken Sie auf Restart (Neu starten).

gcloud

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Verwenden Sie den Befehl gcloud managed-kafka connectors restart, um einen Connector neu zu starten:

   gcloud managed-kafka connectors restart CONNECTOR_ID \
       --location=LOCATION \
       --connect-cluster=CONNECT_CLUSTER_ID
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • CONNECTOR_ID: erforderlich. Die ID des Connectors, den Sie neu starten möchten.
   • LOCATION: erforderlich. Der Standort des Connect-Clusters, der den Connector enthält.
   • CONNECT_CLUSTER_ID: erforderlich. Die ID des Connect-Clusters, der den Connector enthält.

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Go unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Go API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Managed Service for Apache Kafka die Standardanmeldedaten für Anwendungen(Application Default Credentials, ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1/managedkafkapb"
	"google.golang.org/api/option"

	managedkafka "cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1"
)

func restartConnector(w io.Writer, projectID, region, connectClusterID, connectorID string, opts ...option.ClientOption) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// region := "us-central1"
	// connectClusterID := "my-connect-cluster"
	// connectorID := "my-connector"
	ctx := context.Background()
	client, err := managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient(ctx, opts...)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient got err: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	connectorPath := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/connectClusters/%s/connectors/%s", projectID, region, connectClusterID, connectorID)
	req := &managedkafkapb.RestartConnectorRequest{
		Name: connectorPath,
	}
	resp, err := client.RestartConnector(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("client.RestartConnector got err: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Restarted connector: %#v\n", resp)
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Java API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ConnectorName;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ManagedKafkaConnectClient;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.RestartConnectorRequest;
import java.io.IOException;

public class RestartConnector {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the example.
    String projectId = "my-project-id";
    String region = "my-region"; // e.g. us-east1
    String connectClusterId = "my-connect-cluster";
    String connectorId = "my-connector";
    restartConnector(projectId, region, connectClusterId, connectorId);
  }

  public static void restartConnector(
      String projectId, String region, String connectClusterId, String connectorId)
      throws Exception {
    try (ManagedKafkaConnectClient managedKafkaConnectClient = 
        ManagedKafkaConnectClient.create()) {
      ConnectorName connectorName = ConnectorName.of(projectId, region, connectClusterId, 
          connectorId);
      RestartConnectorRequest request = RestartConnectorRequest.newBuilder()
          .setName(connectorName.toString()).build();

      // This operation is being handled synchronously.
      managedKafkaConnectClient.restartConnector(request);
      System.out.printf("Connector %s restarted successfully.\n", connectorId);
    } catch (IOException | ApiException e) {
      System.err.printf("managedKafkaConnectClient.restartConnector got err: %s\n", 
          e.getMessage());
    }
  }
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Anleitung für die Einrichtung von Python unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.api_core.exceptions import GoogleAPICallError
from google.cloud.managedkafka_v1.services.managed_kafka_connect import (
    ManagedKafkaConnectClient,
)
from google.cloud import managedkafka_v1

# TODO(developer)
# project_id = "my-project-id"
# region = "us-central1"
# connect_cluster_id = "my-connect-cluster"
# connector_id = "my-connector"

connect_client = ManagedKafkaConnectClient()

request = managedkafka_v1.RestartConnectorRequest(
    name=connect_client.connector_path(project_id, region, connect_cluster_id, connector_id),
)

try:
    operation = connect_client.restart_connector(request=request)
    print(f"Waiting for operation {operation.operation.name} to complete...")
    operation.result()
    print(f"Restarted connector {connector_id}")
except GoogleAPICallError as e:
    print(f"Failed to restart connector {connector_id} with error: {e}")

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