pyspark中设置kafka的ack

在 PySpark 中设置 Kafka 的 ack（确认机制）可以通过配置 Kafka 相关的参数来实现。

首先，你需要创建一个 `SparkConf` 对象，并设置相应的 Kafka 参数。然后，使用该配置对象创建一个 `SparkSession` 对象，以启动 Spark 应用程序。

下面是一个设置 Kafka ack 的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkConf 对象并设置 Kafka 相关参数
conf = SparkConf() \
    .setAppName("Kafka Ack Example") \
    .set("spark.kafka.producer.api.version", "0.10") \  # 设置 Kafka 版本
    .set("spark.kafka.producer.retries", "3") \  # 设置生产者重试次数
    .set("spark.kafka.producer.acks", "all")  # 设置 ack 级别

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder \
    .config(conf=conf) \
    .getOrCreate()

# 在这里可以继续编写你的 Spark 应用程序代码

在上面的示例中，`spark.kafka.producer.acks` 参数被设置为 "all"，表示要求 Kafka 生产者在接收到数据并复制到所有副本后才确认消息发送成功。你还可以根据需要调整其他 Kafka 参数，如版本、重试次数等。

请注意，以上代码只是一个示例，你可能需要根据你的具体要求进行适当的调整。