Python连接Kafka收发数据等操作

目录

一、Kafka

二、发送端(生产者)

三、接收端(消费者)

四、其他操作


一、Kafka

Apache Kafka 是一个开源流处理平台,由 LinkedIn 开发,并于 2011 年成为 Apache 软件基金会的一部分。Kafka 广泛用于构建实时的数据流和流式处理应用程序,它以高吞吐量、可扩展性和容错性著称。

kafka-python 是一个用 Python 编写的 Apache Kafka 客户端库。

安装命令如下:

python 复制代码
pip install kafka-python

二、发送端(生产者)

自动创建test主题,并每隔一秒发送一条数据,示例代码如下:

python 复制代码
from kafka import KafkaProducer
import json
import time

# Kafka服务器地址
bootstrap_servers = ['localhost:9092']

# 创建KafkaProducer实例
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=bootstrap_servers)

# 发送消息的函数
def send_message(topic, message):
    # 将消息转换为字节
    producer.send(topic, json.dumps(message).encode('utf-8'))
    producer.flush()

if __name__ == '__main__':
    # 创建'test'主题
    topic = 'test'
    # 发送消息
    i = 1
    while True:
        message = {'num': i, 'msg': f'Hello Kafka {i}'}
        send_message(topic, message)
        i += 1
        time.sleep(1)

三、接收端(消费者)

代码如下:

python 复制代码
from kafka import KafkaConsumer
import json

# Kafka服务器地址
bootstrap_servers = ['localhost:9092']

# 创建KafkaConsumer实例
consumer = KafkaConsumer(
    'test',
    bootstrap_servers=bootstrap_servers,
    auto_offset_reset='latest',  # 从最新的消息开始消费
    # auto_offset_reset='earliest',  # 从最早的offset开始消费
    enable_auto_commit=True,  # 自动提交offset
    group_id='my-group'  # 消费者组ID
)

# 消费消息
for message in consumer:
    # 将接收到的消息解码并转换为字典
    message = json.loads(message.value.decode('utf-8'))
    print(f"Received message: {message}")

消费者参数如下:

1、auto_offset_reset

该参数指定了当Kafka中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器上不再存在时(例如数据被删除了),消费者应从何处开始读取数据。

可选值:
earliest: 从最早的记录开始消费,即从分区日志的开始处开始。
latest: 从最新的记录开始消费,即从分区日志的末尾开始。(默认)
**none:**如果没有为消费者指定初始偏移量,就抛出一个异常。

2、enable_auto_commit

该参数指定了消费者是否周期性地提交它所消费的偏移量。自动提交偏移量可以简化消费者的使用,但可能有重复消费或数据丢失的风险。禁用自动提交可以更精确地控制偏移量的提交时机,通常在确保消息处理成功后才提交偏移量。

可选值:
true: 自动提交偏移量。(默认)
**false:**不自动提交偏移量,需要手动调用commitSync()或commitAsync()来提交偏移量。

3、group_id

该参数用于指定消费者所属的消费组。同一个消费组的消费者将共同消费一个主题的不同分区,而不同消费组的消费者可以独立地消费消息,互不影响。这对于实现负载均衡和故障转移很有用。

类型:字符串(必须指定)

四、其他操作

list_topics():获取主题元数据。

create_topics():创建新主题。

delete_topics():删除主题。

python 复制代码
from kafka.admin import KafkaAdminClient, NewTopic

# 获取主题元数据
admin_client = KafkaAdminClient(bootstrap_servers='localhost:9092', client_id='test')
topics = admin_client.list_topics()
print(topics)


# 创建主题
new_topic = NewTopic(name="test-topic", num_partitions=3, replication_factor=1)
admin_client.create_topics(new_topics=[new_topic], validate_only=False)

# 删除主题
admin_client.delete_topics(topics=['test-topic'])
相关推荐
AskHarries1 天前
OpenClaw Skill 从哪里找
大数据·elasticsearch·搜索引擎
小冯不疯1 天前
智能零售服务系统助力零售企业数字化升级
大数据
TechWayfarer1 天前
IP精准定位服务在快递网点规划中的应用:如何用客户位置数据辅助选址
大数据·网络·python·tcp/ip·交通物流
leduo668899o1 天前
知识付费系统深度测评:7款平台,内容加密+视频水印功能实测对比
大数据·网络·音视频
聚城云-GeecityCloud1 天前
数字化破局|不分物业规模,皆可全新升级
大数据·人工智能
CSND7401 天前
零基础学Python合集---3:字符串的定义和常用方法
人工智能·python
保卫大狮兄1 天前
什么是物料编码?使用ERP之前做物料编码时需要注意什么?
大数据
五月君_1 天前
放弃 Python,Kimi 用 TS + Node.js 重写了一个 Kimi Code
开发语言·python·node.js
还是鼠鼠1 天前
AI掘金头条新闻系统 (Toutiao News)-获取用户信息
后端·python·mysql·fastapi·web
captain_AIouo1 天前
深耕海外市场,autoAGC攻破品牌跨境内容运营难题
大数据·人工智能·经验分享·产品运营·aigc·内容运营