背景:一个小应用,用celery下发任务,任务内容为kafka生产一些数据. 问题:使用confluent_kafka模块时,单独启用kafka可以正常生产消息,但是套上celery后,kafka就无法将新消息生产到topic队列中了. 解决:换了个pykafka模块,结果问题就没有了. 我很疑惑啊,是我调用confluent_kafka的方法不对吗,怎么套上celery就不行了呢? 可以用的pykafka代码: tasks.py from celery import Celery from p

pip search kafka可以搜索到很多kafka的python插件,选择一个大家用的比较多的 celery结合kafka使用 使用kafka扩展python logging集中式日志收集 redis做消息队列的话,存在丢消息的情况 kafka可以做到保证消息不丢失 参考: 1.http://python.jobbole.com/87238/ 2.http://xiaorui.cc/2015/06/14/%E4%BD%BF%E7%94%A8kafka%E6%89%A9%E5%B1%95py

大数据的时代,网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段. 但要学习好爬虫并没有那么简单.首先知识点和方向实在是太多了,它关系到了计算机网络.编程基础.前端开发.后端开发.App 开发与逆向.网络安全.数据库.运维.机器学习.数据分析等各个方向的内容,它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起.正因为涵盖的方向多,因此学习的东西也非常零散和杂乱,很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识,学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决,本篇我们来做一些归纳和总结. 很多人学习python,不知道从

前提:kafka有同步,多线程,gevent异步和rdkafka异步四种模式.但是在与celery和gevent连用的时候,有的模式会出错. 下面是我代码运行的结果. 结论:使用多线程方式! 使用同步方式可以成功发送数据 def send_data_kafka(data): try: client = KafkaClient(hosts=broker_list) topic = client.topics[topic_name] with topic.get_sync_producer() as

一.消息队列 什么是消息队列? “消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象. 消息被发送到队列中.“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器.消息队列管理器是消息从它的源传输到它的目标时充当中间人.队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递:如果发送消息时接收者不可用,消息队列会保留消息,直到可以成功地传递它. 为什么使用消息队列? 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步

昨天晚上刚刚才花3小时看完<日志:每个软件工程师都应该知道的有关实时数据的统一概念>. 今天就把kafka在docker容器里运行起来,github上有几个,但都太复杂了. 我自己写个最简单的python的demo体验一下:https://github.com/xuqinghan/docker-kafka 和上周部署taiga相比,kafka不愧是大家手笔,基本无坑,简单记录一下: 首先是docker-compose.yml version: '3.1' services: zoo: imag

部分来自 from: https://www.xncoding.com/2016/05/26/python/pycharm-remote.html 你是否经常要在Windows 7或MAC OS X上面开发Python或Web应用程序,但是它们最后需要在linux上面来运行呢? 我们经常会碰到开发时没有问题但是到了正式的Linux环境下面却出现问题.那么怎样保证开发环境跟运行环境的一致呢? 通常有两种方法解决.一种是使用PyCharm内置支持的Vagrant,这个教程可以参考Vagrant开发环

服务介绍 随着实时分析技术的发展及成本的降低,用户已经不仅仅满足于离线分析.目前我们服务的用户包括微博,微盘,云存储,弹性计算平台等十多个部门的多个产品的日志搜索分析业务,每天处理约32亿条(2TB)日志. 技术架构 简单介绍一下服务的技术架构: 这是一个再常见不过的架构了: (1)Kafka:接收用户日志的消息队列 (2)Logstash:做日志解析,统一成json输出给Elasticsearch (3)Elasticsearch:实时日志分析服务的核心技术,一个schemaless,实时的数

celery自己管理log目录 celery worker --autoscale=4,1 --app=erebus.celeryapp:app -l info -f /home/admin/output/erebus/logs/worker.log -Q erebus,celery celery beat --loglevel info --app erebus.celeryapp:app --logfile /home/admin/output/erebus/logs/beat.log ce

前段时间在Django Web平台开发中,碰到一些请求执行的任务时间较长(几分钟),为了加快用户的响应时间,因此决定采用异步任务的方式在后台执行这些任务.在同事的指引下接触了Celery这个异步任务队列框架,鉴于网上关于Celery和Django结合的文档较少,大部分也只是粗粗介绍了大概的流程,在实践过程中还是遇到了不少坑,希望记录下来帮助有需要的朋友. 一.Django中的异步请求 Django Web中从一个http请求发起,到获得响应返回html页面的流程大致如下:http请求发起 --

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

前言 最新项目中要用到消息队列来做消息的传输,之所以选着 Kafka 是因为要配合其他 java 项目中,所以就对 Kafka 了解了一下,也算是做个笔记吧. 本篇不谈论 Kafka 和其他的一些消息队列的区别,包括性能及其使用方式. 简介 Kafka 是一个实现了分布式的.具有分区.以及复制的日志的一个服务.它通过一套独特的设计提供了消息系统中间件的功能.它是一种发布订阅功能的消息系统. 一些名词 如果要使用 Kafka ,那么在 Kafka 中有一些名词需要知道,文本不讨论这些名词是否在其他

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.

完整解决方案请参考: Setting Up and Running Apache Kafka on Windows OS   在环境搭建过程中遇到两个问题,在这里先列出来,以方便查询: 1. \Java\jre7\lib\ext\QTJava.zip was unexpected at this time. Process exited 解决方案: 1.1 右键点击"我的电脑" -> "高级系统设置" -> "环境变量" 1.2 查看

kafka作为消息队列,在与netty.多线程配合使用时,可以达到高效的消息队列

0. 关键概念 关键概念 Concepts Function Topic 用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. Partition 是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础,每个Topic都至少被切分为1个Partition. Offset 消息在Partition中的编号,编号顺序不跨Partition(在Partition内有序). Consumer 用于从Broker中取出/消费Message. Producer 用于往Broker中发送/生产Me

今天查看Kafka 0.10.0的官方文档,发现了这样一句话:Configuration parameter replica.lag.max.messages was removed. Partition leaders will no longer consider the number of lagging messages when deciding which replicas are in sync. 即replica.lag.max.messages参数被正式地移除了,现在topic

纯粹是记录一下自己在刚开始使用的时候遇到的一些坑,以及自己是怎样通过配合redis来解决问题的.文章分为三个部分,一是怎样跑起来,并且怎样监控相关的队列和任务:二是遇到的几个坑:三是给一些自己配合redis使用的代码示例. 一.celery使用: Ⅰ.把任务中间件服务器跑起来,rabbitmq-server 跑起来以后,就能在浏览器(http://localhost:15672/#/queues)里面看中间件里面的相关内容了. (如果想把这边的某些队列下面的没有跑完的任务丢弃掉的话,进对应的队列

原文地址:http://kafka.apache.org/documentation.html ############################# System ############################# #唯一标识在集群中的ID,要求是正数. broker. #服务端口,默认9092 port= #监听地址,不设为所有地址 host.name=debugo01 # 处理网络请求的最大线程数 num.network.threads= # 处理磁盘I/O的线程数 num.i

2016-11-13  20:48:43 简单说明什么是kafka? Apache kafka是消息中间件的一种,我发现很多人不知道消息中间件是什么,在开始学习之前,我这边就先简单的解释一下什么是消息中间件,只是粗略的讲解,目前kafka已经可以做更多的事情. 举个例子,生产者消费者,生产者生产鸡蛋,消费者消费鸡蛋,生产者生产一个鸡蛋,消费者就消费一个鸡蛋,假设消费者消费鸡蛋的时候噎住了(系统宕机了),生产者还在生产鸡蛋,那新生产的鸡蛋就丢失了.再比如生产者很强劲(大交易量的情况),生产者1秒钟