confluent-kafka-python是一个用于与Apache Kafka进行交互的Python客户端库。它提供了一组API,用于在Python应用程序中使用Kafka的生产者和消费者功能。 主题设置模式是指在使用Kafka时,可以为每个主题定义一个特定的消息格式或结构。这样做的好处是可以确保生产者和消费者之间的数据格式一致,从而实现更好的数据交互和处理...
}# json数据格式转化data = json.dumps(need_push)# # 推送数据 publisher_topic推送主题, data 数据, callback 召回处理机制producer.produce("test01", data, callback=__publish_delivery_report) producer.poll()# kafka_producer_timeout 为超时时间producer.flush() 异步生产数据 #!/usr/bin/env python#...
from confluent_kafka import Consumer, Producer # 引入指针和kafka异常数据机制 from confluent_kafka import TopicPartition, KafkaError 1 2 3 4 2.消费数据 2.1 初始化consumer对象 创建consumer对象,其中参数bootstrap.servers 为kafka的地址:接口, group.id为分组号,default.topic.config为topic的配置设置,其中aut...
1. 安装 Confluent Kafka Python 库 首先,我们需要安装 Confluent Kafka 的 Python 客户端。可以通过 pip 进行安装: pipinstallconfluent-kafka 1. 这条命令会安装 Confluent Kafka 的 Python 库,允许我们与 Kafka 进行交互。 2. 创建 Kafka 消费者实例 在Python 中创建消费者实例,我们需要配置 Kafka broker 的地...
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在使用Confluent Kafka的Python客户端进行SSL验证时,可以通过以下步骤进行配置: 生成证书和密钥:首先,需要生成用于SSL验证的证书和密钥。可以使用openssl等工具生成自签名证书,或者购买由可信任的证书颁发机构(CA)签发的证书。 配置Kafka服务器:在Kafka服务器端,需要将生成的证书和密钥配置到Kafka的SSL配置文件中,包括证书...
可以通过Kafka的AdminClient接口来获取特定Topic的分区数以及每个分区的副本数,从而计算出Topic的长度(即分区总数)。 在Python中使用confluent-kafka库时,可以通过AdminClient来获取Topic的元数据,包括分区数等信息。以下是一个示例代码,展示了如何获取特定Topic的分区数: python from confluent_kafka.admin import AdminClient...
例如,一个电商平台可以使用Confluent Kafka Python来处理用户在网站上的浏览、点击和购买行为,以便实时生成推荐商品、用户画像等。 2.数据集成:Confluent Kafka Python可以帮助不同的系统和应用程序之间实现数据集成。例如,在一个分布式电商系统中,可以使用Confluent Kafka Python来将订单数据从销售系统复制到库存管理系统,...
kafka Python 客户端库的文章已经介绍 kafka 生产者和消费者的基础用法,留下一个比较重要的问题:通常情况下(offset 默认自动提交),如果消费者在消费完消息后的消息处理环节(例如:数据清洗插入数据库)报错了,重新恢复程序运行,那么这部分消息消费不到,因为消息的 offset 已经被自动提交。我们要的效果是重新消费到这部...