使用python3第三方工具,实现kafka消费 # -*- coding: utf-8 -*- import uuid import json from kafka import KafkaConsumer from xxxxxx import MessageToDict from xxx import ObjectInfo import sys import codecs sys.stdout = codecs.getwriter("utf-8")(sys.stdout.detac

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

项目中需要使用python 向Kafka生产和消费数据,最初使用pykafka .后来发现pykafka不支持client.id. 最后,终于找到confluent-kafka. python kafka推荐使用confluent-kafka,官方推荐的. Confluent's Apache Kafka Python client confluent-kafka-python is Confluent's Python client for Apache Kafka and the Confl

一.前言 由于工作原因使用到了 Kafka,而现有的代码并不能满足性能需求,所以需要开发高效读写 Kafka 的工具,本文是一个 Python Kafka Client 的性能测试记录,通过本次测试,可以知道选用什么第三方库的性能最高,选用什么编程模型开发出来的工具效率最高. 二.第三方库性能测试 1.第三方库 此次测试的是三个主要的 Python Kafka Client:pykafka.kafka-python 和 confluent-kafka,具体介绍见官网: pykafka:https

通过flume收集其他机器上flume的监测数据,发送到本机的kafka进行消费. 环境:slave中安装flume,master中安装flume+kafka(这里用两台虚拟机,也可以用三台以上) masterIP 192.168.83.128 slaveIP 192.168.83.129 通过监控test.log文件的变化,收集变化信息发送到主机的flume中,再发送到kafka中进行消费 1.配置slave1在flume中配置conf目录中的example.conf文件,没有就创建一个 #N

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 

# @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

在做分布式编译的时候,每一个worker都有一个consumer,适用的kafka+zookeep的配置都是默认的配置,在消息比较少的情况下,每一个consumer都能均匀得到互不相同的消息,但是当消息比较多的时候,这个时候consumer就有重复消费的情况. 如何排查这种问题呢? 最开始以为是系统资源的瓶颈,编译worker和kafka cluster都在一个集群上,导致消息同步不及时,所以就另外找了几个机器,kafka和编译worker分开.但是还是会遇到上述问题. 然后就想集群环境一致性最

参考网址: https://blog.csdn.net/lansetiankong12/article/details/54946641 1.新建Maven项目-KafkaMaven ->点击next按钮 ->点击next按钮 ->点击finish按钮,项目新建成功 2.生产者配置文件:kafka-producer.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns=&qu

Python存入kafka报错,ReferenceError: weakly-referenced object no longer exists. Exception in thread 14: pykafka.OwnedBroker.queue_reader for broker 101: Traceback (most recent call last): File "C:\Python27\lib\threading.py", line 801, in __bootstrap_

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>

1. 消费者位置(consumer position) 因为kafka服务端不保存消息的状态,所以消费端需要自己去做很多事情.我们每次调用poll()方法他总是返回已经保存在生产者队列中还未被消费者消费的消息.消息在每一个分区中都是顺序的,那么必然可以通过一个偏移量去确定每一条消息的位置. 偏移量在消费消息的过程中处于重要的作用.如果是自动提交消息,那么poll()方法会去在每次获取消息的时候自动提交获取最后一条消息的偏移量,告诉服务器我们已经消费到这个位置,下次从下一个位置开始消费. 我们把更

前言 最近项目里有个需求,要消费kafka里的数据.之前也手动写过代码去消费kafka数据.但是转念一想.既然spring提供了消费kafka的方法.就没必要再去重复造轮子.于是尝试使用spring的API. 项目技术背景,使用springMVC,XML配置和注解相互使用.kafka的配置都是使用XML方式. 整合过程 1. 引入spring-kafka的依赖包 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId&

kafka消费者的Consume()方法会阻塞: 当Consume()方法返回err时,不确定继续消费有没有问题:保险起见,退出进程,然后重新初始化. 当Consume()方法返回nil是,是可以继续消费的,亲测有效. 需要注意的点写在了注释里: //StartKafkaConsumer 启动kafka消费者 func StartKafkaConsumer(ctx context.Context) { //defer utils.ForPanic() //当消费者出现问题的时候,通过panic退

背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分. 现象一: 现象二: 当时现场图后来就找不回来了,凭印象说明了一下数字. 简要说明一下上述两个图 图一:其实很明显,明显看出,消费者消费速度明显跟不上生产者的发送速度,导致出现积压情况. 图二:图二就有点意思了,因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我,分区数是20个.由于消费组内消费者实例是17个,所以从宏观上分析

kafka集群有权限校验,在连接时需要加入client.id.但pykafka不能配置该选项.搜索了一下,需要使用confluent-kafka 链接: https://blog.csdn.net/lanyang123456/article/details/80639625 #coding:utf-8 from confluent_kafka import Consumer, KafkaError mybroker = "127.0.0.1:9092" #host client_id

贝多芬写完<第九交响曲>后说:it's done:耶稣在被处死前说:it is done:<指环王>结尾摧毁魔戒后Frodo说:it's done! 我整理完这6个Python工具后,深吸一口气说:成了. 上一期入口:10个不到500行代码的超牛Python项目 6. Python Tutor 简介: 如果你不知道代码在内存中是如何运行的,不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍,加深理解. 5.Jupyter Notebook 简介:就像一个草稿本,能将文本注释.数学方程.代码和

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))

Spark 2.3.3    Kafka   2.11-1.0.2        Java  jdk1.8.0_191           Hbase 1.2.11 from pyspark import SparkConf,SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils,TopicAndPartition KAFKA_BROKER

1.首先启动自己的kafka集群哟. 启动zk: bin/zkServer.sh start conf/zoo.cfg. 验证zk是否启动成功: bin/zkServer.sh status conf/zoo.cfg. 启动kafka: bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties. 2.生产者生产消息,模拟生产一百条数据. package com.bie.kafka.producer; import java.util.P