本文内容主要包含Pulsar的介绍和安装.初步使用.应用.常见示例等. 一. 介绍和安装 Pulsar是Python事件驱动并发框架:Pulsar具有高扩展性.高可用性的框架,它能够基于事件驱动的开源实时分析平台和处理框架,同时可以实时收集和处理用户行为和业务事件. 官网地址为: https://pypi.org/project/pulsar/ 安装命令为:pip install pulsar GitHub源码地址为: https://github.com/quantmind/pulsar 二.

解决问题 使用日志服务进行数据处理与传递的过程中,你是否遇到如下监测场景不能很好的解决: 特定数据上传到日志服务中需要检查数据内的异常情况,而没有现成监控工具? 需要检索数据里面的关键字,但数据没有建立索引,无法使用日志服务的告警功能? 数据监测要求实时性(<5秒,例如Web访问500错误),而特定功能都有一定延迟(1分钟以上)? 存在多个域的多个日志库(例如每个Region的错误文件对应的日志库),数据量不大,但监控逻辑类似,每个目标都要监控与配置,比较繁琐? 如果是的,您可以考虑使用日志服务

场景目标 使用日志服务的Web-tracking.logtail(文件极简).syslog等收集上来的日志经常存在各种各样的格式,我们需要针对特定的日志(例如topic)进行一定的分发到特定的logstore中处理和索引,本文主要介绍如何使用消费组实时分发日志到不通的目标日志库中.并且利用消费组的特定,达到自动平衡.负载均衡和高可用性. 基本概念 协同消费库(Consumer Library)是对日志服务中日志进行消费的高级模式,提供了消费组(ConsumerGroup)的概念对消费端进行抽象和

问题引出: 我们知道,进程之间是不能直接通信的,但是今天学习rabbitmq时发现一个奇怪的问题,即当我开启rabbitmq,用java写好的代码给rabbitmq发送完消息后并没有急着使用java去消费消息,转而使用python写好的代码来消费消息,发现python程序完美的接收到来自java程序发出的消息 问题分析: rabbitmq是用elang语言编写的适用于多平台的一款应用程序,我们使用代码去连接rabbitmq时相当于使用了某种连接手段达成rabbitmq和该程序之间的通信,sock

本文是Azure Application Insights REST API的简单介绍,并会包含一个通过Python消费API的示例/小工具. 新加入的team中的一项工作是制作日常的运维报表,制作方式是手工前往portal.azure.com,在网页中多次执行不同的查询语句.导出excel,之后再人工进行合并.分组.汇总.分析等等.这是一个繁琐的过程,其中大部分步骤其实不值得花费人工,应该交给程序.为了自动化这一过程,降低报表的制作成本,我尝试使用了Azure Application Insi

今天在使用python消费kafka时遇到了一些问题, 特记录一下. 场景一. 特殊情况: 单独写程序只用来生产消费数据 开始时间: 10:42 Topic: t_facedec Partition: 1 程序启动: 168 启动consumer, 158启动consumer, windows机器producer推数据 运行时长: 15分钟 结果: 1.168的consume暂停,158的consumer一直消费 2.10:46分producer停止后重启推数, 158停止消费又开始消费 3.1

背景信息 目标 本文主要介绍如何让阿里云日志服务与您的SIEM方案(如Splunk)对接, 以便确保阿里云上的所有法规.审计.与其他相关日志能够导入到您的安全运维中心(SOC)中. 名词解释 LOG(SLS) - 阿里云日志服务,简写SLS表示(Simple Log Service).SIEM - 安全信息与事件管理系统(Security Information and Event Management),如Splunk, QRadar等.Splunk HEC - Splunk的Http事件接收

Pulsar简介 Apache Pulsar是一个企业级的分布式消息系统,最初由Yahoo开发并在2016年开源,目前正在Apache基金会下孵化.Plusar已经在Yahoo的生产环境使用了三年多,主要服务于Mail.Finance.Sports. Flickr. the Gemini Ads platform. Sherpa以及Yahoo的KV存储. Pulsar之所以能够称为下一代消息队列,主要是因为以下特性: 线性扩展.能够丝滑的扩容到成百上千个节点(Kafka扩容需要占用很多系统资源在

最近业余时间在学习Python,这是那天坐地铁时突发奇想,想看看我这一个月的地铁费共多少钱,所以简单的构思了下思路,就直接开写了,没想到用Python来实现还挺简单的. 设计思路: 每次乘车正常消费7元,每天乘车2次,每月工作日乘车22天. 每月乘车总金额超过100元,下次乘车票价的8折 每月乘车总金额超过150元,下次乘车票价的5折 每月乘车总金额超过400元,下次乘车不打折 代码: # _*_coding=utf-8 _*_ __author__ = 'Xue' ''' 计算北京地铁每月乘车

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

Python模拟登陆淘宝并统计淘宝消费情况的代码实例分享 支付宝十年账单上的数字有点吓人,但它统计的项目太多,只是想看看到底单纯在淘宝上支出了多少,于是写了段脚本,统计任意时间段淘宝订单的消费情况,看那结果其实在淘宝上我还是相当节约的说.脚本的主要工作是模拟了浏览器登录,解析“已买到的宝贝”页面以获得指定的订单及宝贝信息. 使用方法见代码或执行命令加参数-h,另外需要BeautifulSoup4支持,BeautifulSoup的官方项目列表页:https://www.crummy.com/sof

一.介绍 本例子用Selenium +phantomjs爬取央视栏目(http://search.cctv.com/search.php?qtext=消费主张&type=video)的信息(标题,时间) 二.网站信息 python 代码 # coding=utf-8 import os import re from selenium import webdriver from datetime import datetime,timedelta import time from pyquery

新增的中间件和并发模式见注释. 消息队列中间件方面celery支持的,都要支持.并发模式,celery支持的都要支持. 从无限重复相似代码抽取框架,做成万能复用,是生产力的保障. 使用模板模式使加新中间件时候,在改实现消费框架的代码非常方便,不会影响到原有中间件使用. 使用策略模式使加入新的并发模式,,在改实现消费框架的代码非常方便,不会影响到原有并发模式. 所以实现消费框架的代码虽然很长有1000多行,但修改和增加的时候不会出现如履薄冰的害怕情绪. 使用工厂模式,使得调用框架时候,非常容易切换

使用CentOS6.5.python3.6.kafkaScala 2.10  - kafka_2.10-0.8.2.2.tgz (asc, md5) 一.下载kafka 下载地址 https://kafka.apache.org/downloads 里面包含zookeeper 二.安装Kafka 1.安装zookeeper mkdir /root/kafka/ tar -vzxf kafka_2.10-0.8.2.2 cd /root/kafka/kafka_2.10-0.8.2.2 cat 

问题 Python 中的迭代器是我们经常使用的迭代工具, 但其只能消费一次,再次消费便会出现 StopIteration 报错. 解决方案 封装了一个类,当迭代器使用完后再次初始化. 代码 class RepeatDataLoader(): def __init__(self): self.data_iter = self.data_loader() self.renew_epoch = False def __next__(self): try: batch = self.data_iter.

Python Queue模块详解 from:https://blog.linuxeye.com/334.html Python中,队列是线程间最常用的交换数据的形式.Queue模块是提供队列操作的模块,虽然简单易用,但是不小心的话,还是会出现一些意外. 创建一个“队列”对象import Queueq = Queue.Queue(maxsize = 10)Queue.Queue类即是一个队列的同步实现.队列长度可为无限或者有限.可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度.如果

1. 信号量 对于多进程来说,多个进程同时修改数据,就可能出现安全隐患,所以引入了锁,这一机制,但锁只能有一把来控制一个的开关,当你需要几把锁的时候,就可能用到信号量的概念.他是用了锁的原理,内置了一个计数器,在同一时内,只能有指定数量的进程来执行某一段被控制的代码. import time,random from multiprocessing import Process,Semaphore def singing(i,sem): ''' :param i: 随机生成20个数的值 :para

# @staticmethoddef get_kafka_reviews(self): # print type(self.bootstrap_servers) consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id='wm_group',auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=False) consumer.subscribe(to

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*- from threading import Threadfrom Queue import Queueimport time class Producer(Thread): def __init__(self,name,queue): self.__name = name self.__queue = queue super(Producer,self).__init__() def run(self):

我的mac 4核,因此每次执行的时候同时开启4个线程处理: # coding: utf-8 import time from multiprocessing import Pool def long_time_task(name): print 'task %s starts running' % name time.sleep(3) print 'task %s ends running --3 seconds' % name if __name__ == '__main__': start

生产消费模型初步 #产生两个子进程,Queue可以在子进程之间传递消息 from multiprocessing import Queue,Process import random import time #队列是进程安全的,队列里的数据只能被一个进程获取,所有q.put(None)只对应一个进程,所以要放两个q.put(None) def producer(name, food, q): for i in range(10): time.sleep(random.randint(1,3))