在AWS Lambda函数中使用AWS SDK for Python (boto3)设置Kafka事件源ARN和lambda执行角色ARN，如下所示：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('lambda')
    response = client.get_function_configuration(
        FunctionName='lambda-function-name'
    )
    arn = response['Role']
    
    client = boto3.client('kafka')
    response = client.list_clusters()
    cluster_arn = response['ClusterInfoList'][0]['ClusterArn']

    client = boto3.client('lambda')
    response = client.create_event_source_mapping(
        EventSourceArn=cluster_arn,
        FunctionName='lambda-function-name',
        Enabled=True,
        BatchSize=1,
        StartingPosition='LATEST',
        MaximumBatchingWindowInSeconds=60,
        BisectBatchOnFunctionError=True,
        DestinationConfig={
            'OnSuccess': {
                'Destination': 'arn:aws:logs:us-east-1:111122223333:destination:MyDestination'
            }
        },
        MaximumRecordAgeInSeconds=604800,
        MaximumRetryAttempts=10,
        ParallelizationFactor=1
    )

在此示例中，lambda-function-name 指的是 AWS Lambda 函数的名称，arn 是 lambda-function-name 执行角色的 ARN，而 cluster_arn 是 Kafka 事件源 ARN。最后，使用 create_event_source_mapping 方法将事件源映射到 Lambda 函数。

要使此解决方法工作，确保角色和事件源都在同一帐户中。