python批量向kafka塞数据 from kafka import KafkaClient from kafka.producer import SimpleProducer from kafka import KafkaProducer def send_data_2_kafka_(topic, datas):     '''         向kafka解析队列发送数据     '''     print('### 开始塞入 ###')     PARTNUM = 10     TOPI

最近开发网关服务的过程当中,需要用到kafka转发消息与保存日志,在进行压测的过程中由于是多线程并发操作kafka producer 进行异步send,发现send耗时有时会达到几十毫秒的阻塞,很大程度上上影响了并发的性能,而在后续的测试中发现单线程发送反而比多线程发送效率高出几倍.所以就对kafka API send 的源码进行了一下跟踪和分析,在此总结记录一下. 首先看springboot下 kafka producer 的使用 在config中进行配置,向IOC容器中注入DefaultKa

需要利用kafka发送txt或log文件,有两种方式:1.自己写程序:2.利用kafka自带脚本. 自己写程序: import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.io.BufferedReader

         Python : 3.7.3          OS : Ubuntu 18.04.2 LTS         IDE : pycharm-community-2019.1.3       Conda : 4.7.5    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 2019/7/6 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/

         Python : 3.7.3          OS : Ubuntu 18.04.2 LTS         IDE : pycharm-community-2019.1.3       Conda : 4.7.5    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 2019/7/6 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/

考虑到要手工修改许多的文件名太费时,而且网上下载的图片大多如下(完全不能满足强迫症) 就用python来代替我们完成这个过程直接贴上代码 #encoding:utf-8 import os def rename(): path = "文件路径" #文件路径(\注意使用转义字符) filelist = os.listdir(path) #文件夹内所有文件 cnt = 0 #计数用 for files in filelist: #遍历文件夹文件 oldname = os.path.join

shell 脚本: 1)列出只有一个副本的topic,保存到一个文件中: [root@hdp05 src]# cat fush.sh #!/bin/bash # topics=`/usr/hdp//kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper -list` for i in $topics;do replicsNum=`/usr/hdp//kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper -describe --topic $i|grep

#coding:utf-8 import threading,Queue,sys,os class RedisUN(threading.Thread): def __init__(self,queue): threading.Thread.__init__(self) self._queue = queue def run(self): while True: if self._queue.empty(): break try: ########################## 代码放入这#

kafka 在send之后不会立即把消息发送到broker.会把消息发到producer所在电脑内存里,后端的IOThread会扫描内存,并从中取出消息进行消费. 在调用close()或者flush()方法之后,会立即将消息发送到broker里. from kafka import KafkaProducer import pickle producer = KafkaProducer( bootstrap_servers='10.2.2.139:9092', key_serializer=la

maven依赖: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <m

前面说了Java8的流,这里还说流处理,既然是流,比如水流车流,肯定得有流的源头,源可以有多种,可以自建,也可以从应用端获取,今天就拿非常经典的Kafka做源头来说事,比如要来一套应用日志实时分析框架,或者是高并发实时流处理框架,正是Kafka的拿手好戏. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Zookeeper3.5.5/Kafka2.3.1 难度:新手--战

试验环境: CDH 5.15.1 CentOS 7 Python 3.7.0 kafka 1.1.1 kafka-python :https://pypi.org/project/kafka-python/#files 实验目的: 通过python线程,不断的将指定接口中的数据取出,并将数据不断发送到kafka服务中. 实验步骤-1: 先将kafka-python下载并安装成功: 进行一个python调用kafka的简单测试: 进入python3的终端: >>> from kafka i

一.需求 需要做实时数据接入的接口.数据最终要写入库,要做到高并发,数据的完整,不丢失数据. 二.技术选型 1.因为只是做简单的接口,不需要复杂功能,所以决定用flask这个简单的python框架(因为做运维的作者只会python所以只能在python框架里找): 2.要做到数据的实时性,考虑到数据落地入库可能io会延时比较大,所以决定数据通过接口先写入消息队列中间件kafka (为什么用kafka因为kafka数据是顺序写文件,效率还可以,主要是的写入文件可以保证自定义时间内的数据不丢失:ka

温馨提示:本文基于 Kafka 2.2.1 版本.本文主要是以源码的手段一步一步探究消息发送流程,如果对源码不感兴趣,可以直接跳到文末查看消息发送流程图与消息发送本地缓存存储结构. 从上文 初识 Kafka Producer 生产者,可以通过 KafkaProducer 的 send 方法发送消息,send 方法的声明如下: Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record) Future<RecordMetada

Futuresend(ProducerRecord<K, V> record) Futuresend(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) 从上面的 API 可以得知,用户在使用 KafkaProducer 发送消息时,首先需要将待发送的消息封装成 ProducerRecord,返回的是一个 Future 对象,典型的 Future 设计模式.在发送时也可以指定一个 Callable 接口用来执行消息发送的回调. 我们在学习

Introduction Apache Kafka is a distributed publish-subscribe messaging system. It was originally developed at LinkedIn Corporation and later on became a part of Apache project. Kafka is a fast, scalable, distributed in nature by its design, partition

Apache Kafka is optimized for small messages. According to benchmarks, the best performance occurs with 1 KB messages. Larger messages (for example, 10 MB to 100 MB) can decrease throughput and significantly impact operations. This topic describes op

方案 日志收集的方案有很多,包括各种日志过滤清洗,分析,统计,而且看起来都很高大上.本文只描述一个打入kafka的功能. 流程:app->kafka->logstash->es->kibana 业务应用直接将日志打入kafka,然后由logstash消费,数据进入es. 另一方面,应用在服务器上会打日志文件. 如图: 详细 初步实现 首先,我们来初步实现这个方案,搭建elk略去不谈,其中特别注意各个版本的兼容.这里主要在代码层面讲解如何实现的历程. 要将日志数据写入kafka,我们

When we are talking about performance of Kafka Producer, we are really talking about two different things: latency: how much time passes from the time KafkaProducer.send() was called until the message shows up in a Kafka broker. throughput: how many

.NET下日志系统的搭建--log4net+kafka+elk 前言     我们公司的程序日志之前都是采用log4net记录文件日志的方式(有关log4net的简单使用可以看我另一篇博客),但是随着后来我们团队越来越大,项目也越来越大,我们的用户量也越来越多.慢慢系统就暴露了很多问题,这个时候我们的日志系统已经不能满足我们的要求.其主要有下面几个问题: 随着我们访问量的增加,我们的日志文件急剧增加 多且乱的文件日志,难以让我们对程序进行排错 文件日志的记录耗用我们应用服务器的资源,导致我们的应

1.在清华镜像站下载kafka_2.10-0.10.0.0.tgz 和 zookeeper-3.4.10.tar.gz 分别解压到/usr/local目录下 2.进入zookeeper目录,在conf目录下将zoo_sample.cfg文件拷贝,并更名为zoo.cfg 参考https://my.oschina.net/phoebus789/blog/730787 zoo.cfg文件的内容 # The number of ticks that the initial # synchronizati