# @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

# -*- coding: utf-8 -*-__author__ = 'Administrator'import bisect#排序说明:http://en.wikipedia.org/wiki/insertion_sort#简化一些操作#1:删减外部调用,降低工作负载"""说明:程序复杂度的另一部分是调用其他函数,方法和类所引入的,一般来说,应该尽量将代码放在循环之外,对于嵌套的循环这点更加重要,不要在一个循环中反复计算可以在循环开始之前计算数值,内循环应该保持简洁.&q

指定位置替换字符 def replace_char(old_string, char, index): ''' 字符串按索引位置替换字符 ''' old_string = str(old_string) # 新的字符串 = 老字符串[:要替换的索引位置] + 替换成的目标字符 + 老字符串[要替换的索引位置+1:] new_string = old_string[:index] + char + old_string[index+1:] return new_string 指定位置添加字符 de

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认

超简单Python将指定数据插入到docx模板渲染并生成 最近有一个需求,制作劳动合同表,要从excel表格中将每个人的数据导入到docx劳动合同中,重复量很大,因此可以使用python高效解决.为了让模板内容不变动,这里使用了类似jinja2的渲染引擎,使用{{ }}插值表达式把数据插入进去.也可以使用{% %}循环,条件语法等. docx模板如下(在需要插值的位置填充 {{}} 表达式): 首先安装docxtpl $ pip install docxtpl python代码如下: from

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 1.获取指定行和列的项 根据行和列可以获取对应位置的项,调用语法如下: QTableWidgetItem item(int row, int column) 如果对应位置没有项,则返回None. 2.获取指定位置的项 QTableWidget的itemAt方法通过视口内的坐标点获取对应坐标位置的项,相关调用方法如下: QTreeWidgetItem itemAt( QPoint p) QTreeW

下面的例子是在文件的指定位置增加指定字符串的例子 修改配置文件: def add_str(pre_str): lines = [] flag = True f = open("z.txt") for line in f: lines.append(line) if line.strip("\n ") == "</se.diabol.jenkins.pipeline.DeliveryPipelineView>" and flag: li

如图:设计一个数组或者tuple,其中的元素是True或False,那么在False位置上的元素就会被删掉 索引的元素还可以是int型的数,这时候就代表,将原来的数组中指定位置的数放在当前的位置,且索引是从0开始的: 并且数组与list的尺寸要相等

使用python-kafka类库开发kafka生产者&消费者&客户端   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.

目录 0.目的 1.本地测试 2.线上测试 提交作业 0.目的 测试flink消费kafka的几种消费策略 kafkaSource.setStartFromEarliest() //从起始位置 kafkaSource.setStartFromLatest() //从最新位置 kafkaSource.setStartFromTimestamp("起始时间") //从指定时间开始消费 kafkaSource.setStartFromGroupOffsets() //默认 kafkaSour

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

package folder; import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.util.HashMap;import java.util.Iterator;import java.util.Map; public class f

大致架构 * 每个应用实例部署一个日志agent * agent实时将日志发送到kafka * storm实时计算日志 * storm计算结果保存到hbase storm消费kafka 创建实时计算项目并引入storm和kafka相关的依赖 <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactId> <version>1.0.

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

大家都知道字符串在python中是不可变数据类型,那么我们如何替换字符串中指定位置的字符呢? 字符串转换列表替换并转换解决: def replace_char(string,char,index): string = list(string) string[index] = char return ''.join(string)

1.截取指定位置字符串 Python字符串可以理解为一个数组,获取某一部分的可以使用 str[beginIndex:endPosition],其中str为需要截取的字符串,beginIndex为需要截取的第一个字符的下标,endPosition为截取字符最后一个的位置,注意是下标和位置(下面示例),下标+1=位置:beginIndex,endPosition都可以不写,不写的情况默认第一个或者最后一个: 正常示例: a = "Hello" print "a[1:4] 输出结果

前言 在游戏项目中,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.(如有任何纰漏欢迎补充来踩,我会第一时

软件版本 Python 2.7.13;   Win 10 场景描述 1.使用python读取指定长度的文本: 2.使用python读取某一范围内的文本. Python代码 test.txt文本内包含的字符串为“AAAAAAAABBBBBBBBCCCCCCCCDDDDDDDD”,A,B,C,D均为8个 # -*- coding:utf-8 -*- text_file = r"test.txt" # open() f = open(text_file, "r") # 以

经常遇到这样的场景,13点-14点的时候flink程序发生了故障,或者集群崩溃,导致实时程序挂掉1小时,程序恢复的时候想把程序倒回13点或者更前,重新消费kafka中的数据. 下面的代码就是根据指定时间戳(也可以换算成时间)开始消费数据,支持到这样就灵活了,可以在启动命令中加个参数,然后再配个守护程序来控制程序. flink代码 import java.util.Properties import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org

kafka消费过程难免会遇到需要重新消费的场景,例如我们消费到kafka数据之后需要进行存库操作,若某一时刻数据库down了,导致kafka消费的数据无法入库,为了弥补数据库down期间的数据损失,有一种做法我们可以指定kafka消费者的offset到之前某一时间的数值,然后重新进行消费. 首先创建kafka消费服务 @Service @Slf4j //实现CommandLineRunner接口,在springboot启动时自动运行其run方法. public class TspLogbookA