from kafka import KafkaProducer # 创建KafkaProducer实例 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092']) # 定义要发送的消息 topic = 'my_topic' message = 'Hello, Kafka!' # 发送消息 future = producer.send(topic, message.encode('utf-8')) # 等待所有异步消息发送完成(可选,通常不...
pipinstallkafka-python 1. 这条命令会安装用于与 Kafka 进行交互的 Python 库。 2. 创建 Kafka Producer 实例 接下来,我们需要创建一个 Kafka Producer 实例。以下是相关代码: fromkafkaimportKafkaProducer# 创建 Kafka Producer 实例,指定 Kafka 服务器地址producer=KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092'...
15 # 发送消息在队列中 16 def send(self, queue_name, body): 17 self.channel.queue_declare(queue=queue_name, durable=True) # 声明一个持久化队列 18 self.channel.basic_publish(exchange='', 19 routing_key=queue_name, # 队列名字 20 body=body, # 消息内容 21 properties=pika.BasicProperties( ...
检查网络连接:确保Jupyter Notebook所在的机器可以与Kafka集群进行网络通信。可以尝试使用telnet命令测试与Kafka集群的连接。 检查Kafka Producer的代码:检查Python代码中使用的Kafka Producer的相关代码。确保代码中没有语法错误,并且正确地设置了Producer的参数。 检查数据发送的逻辑:检查数据发送的逻辑是否...
producer.send('user-info', value=message) 将字典发送到 Kafka 主题 user-info。flush() 会等待所有待发送的消息完成发送。步骤 2: Kafka 消费者（接收并反序列化消息）接下来，我们创建一个简单的 Kafka 消费者，它会从 Kafka 主题 user-info 中消费消息，接收字节流并将其反序列化为 Python 字典。代码：...
send_data_li = [{"test":1}, {"test":2}] kp = KProducer(topic='topic', bootstrap_servers='127.0.0.1:9001,127.0.0.1:9002')# 同步发送kp.sync_producer(send_data_li)# 异步发送# kp.asyn_producer(send_data_li)# 异步+回调# kp.asyn_producer_callback(send_data_li)kp.close_producer(...
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'], value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')) 发送消息 data = {'key': 'value'} producer.send('my_topic', value=data) 确保所有消息都已发送 producer.flush() ...
_producer = KafkaProducer(**self._kwargs) except Exception as err: print(err) def _onSendSucess(self, record_metadata): """ 异步发送成功回调函数,也就是真正发送到kafka集群且成功才会执行。发送到缓冲区不会执行回调方法。 :param record_metadata: :return: """ print("发送成功") print("被发...
producer.send('topic',value=b'Hello, Kafka!') 1. 在上述代码中,我们指定了要发送的消息内容为Hello, Kafka!,并指定了要发送到的主题为topic。 处理回调函数 KafkaProducer类的send方法可以接受一个可选的回调函数作为参数。回调函数将在消息发送完成后被调用,可以用于处理发送结果。
用于发送消息到Kafka主题。首先导入`kafka`库，创建一个`KafkaProducer`对象，并使用`send()`方法发送...