# https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-python/blob/master/examples/consumer.py
#生产者
import json
from kafka import KafkaProducer
from confluent_kafka import Producer msg_dict = {
"interval": 10,
"producer": {
"name": "producer 1",
"host": "10.10.10.1",
"user": "root",
"password": "root"
},
"cpu": "33.5%",
"mem": "77%",
"msg": "Hello kafka",
"data": "测试",
} def test():
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='127.0.0.1:9092') # 连接kafka msg = "Hello World".encode('utf-8') # 发送内容,必须是bytes类型 # msg = {"data": 1}
# producer.send('mytopic', json.dumps(msg_dict).encode("utf-8")) # 发送的topic为test
producer.send('mytopic', json.dumps(msg_dict)) # 发送的topic为test
producer.close() # p = Producer({'bootstrap.servers': 'mybroker1,mybroker2'})
p = Producer({'bootstrap.servers': '127.0.0.1:9092,mybroker2'}) def delivery_report(err, msg):
""" Called once for each message produced to indicate delivery result.
Triggered by poll() or flush(). """
if err is not None:
print('Message delivery failed: {}'.format(err))
else:
print('Message delivered to {} [{}]'.format(msg.topic(), msg.partition())) # some_data_source = [str(i) + "*" for i in range(100)]
some_data_source = [json.dumps(msg_dict) for i in range(5)]
for data in some_data_source:
# Trigger any available delivery report callbacks from previous produce() calls
p.poll(0.1)
# 异步通信 triggered(触发) delivered(递送)
# Asynchronously produce a message, the delivery report callback
# will be triggered from poll() above, or flush() below, when the message has
# been successfully delivered or failed permanently.
p.produce('mytopic', data.encode('utf-8'), callback=delivery_report) # Wait for any outstanding messages to be delivered and delivery report
# callbacks to be triggered. 等待任何未完成的消息被传递,并触发传递报告回调。
p.flush() if __name__ == '__main__':
# test()
pass # 消费者 import json
from kafka import KafkaConsumer
from confluent_kafka.avro import AvroProducer, AvroConsumer
from confluent_kafka import Consumer, KafkaError def one():
consumer = KafkaConsumer('mytopic', bootstrap_servers=['127.0.0.1:9092'])
for msg in consumer:
# print(type(msg.value))
# print(str(msg.value, encoding="utf8"))
print(msg.value.decode())
recv = "%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value.decode("utf-8"))
print("...")
print(recv) bootstrap_servers = '127.0.0.1:9092,xxx' def two():
client = AvroProducer({
'bootstrap.servers': bootstrap_servers,
'schema.registry.url': "",
})
value = {"test": "value"}
key = {"test": "key"}
client.produce(topic="mytopic", value=value, key=key)
client.flush() def three():
c = Consumer({
# 'bootstrap.servers': 'mybroker',
'bootstrap.servers': bootstrap_servers,
'group.id': 'mygroup2',
'auto.offset.reset': 'earliest'
}) c.subscribe(['mytopic']) while True:
msg = c.poll(1.0) if msg is None:
continue
if msg.error():
print("Consumer error: {}".format(msg.error()))
continue
print(type(msg.value()))
print(msg.value())
print(json.loads(msg.value().decode('utf-8')))
print('Received message: {}'.format(msg.value().decode('utf-8'))) c.close() if __name__ == '__main__':
# one()
# two()
three()

py kafka的更多相关文章

  1. Storm sql 简单测试

    准备工作: 1.安装Kafka,启动,以及创建相应的topic 1.启动kafka bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > /d ...

  2. [Spark] 07 - Spark Streaming Programming

    Streaming programming 一.编程套路 编写Streaming程序的套路 创建DStream,也就定义了输入源. 对DStream进行一些 “转换操作” 和 "输出操作&q ...

  3. kafka Py客户端

    1.pip install kafka-python 2.Producer.py from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bo ...

  4. Ambari 不能配置 Kafka 监听host的问题

    问题:Ambari下Kafka多IP监听配置 环境:Ambari 1.7.0 , Hadoop 2.2 Kafka 0.8.1.2.2.0.0 现象: Ambari 中是不能配置Kafka的host. ...

  5. flume+kafka+smart数据接入实施手册

    1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一 ...

  6. 检测zookeeper和kafka是否正常

    cd $(dirname $) source ~/.bash_profile count_zoo=`ps -ef | grep "config/zookeeper.properties&qu ...

  7. kafka学习(四)-Topic & Partition

    topic中partition存储分布 Topic在逻辑上可以被认为是一个queue.每条消费都必须指定它的topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里.为了使得 Kafka的吞吐 ...

  8. 使用spark-streaming实时读取Kafka数据统计结果存入MySQL

    在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订 ...

  9. 生产环境一键创建kafka集群

    前段时间公司的一个kafka集群出现了故障,由于之前准备不足,当时处理的比较慌乱.如:由于kafka的集群里topic数量较多,并且每个topic的分区数量和副本数量都不是一样的,如果按部就班的一个一 ...

随机推荐

  1. js学习笔记(1)

    前言 ​ 因为后期的软件工程组队作业需要js,在纪华裕大佬的带领下(我觉得他好像更喜欢纪华裕这个名字),我开始了js的学习.其实这篇博客应该在两天前的晚上就发出来了,因为忙着写个人编程,拖到了现在,组 ...

  2. HTTP的POST提交的四种常见消息主体格式

    HTTP/1.1 协议规定的 HTTP 请求方法有 OPTIONS.GET.HEAD.POST.PUT.DELETE.TRACE.CONNECT 这几种.其中 POST 一般用来向服务端提交数据,本文 ...

  3. sqlserver 动态sql执行execute和sp_executesql

    sp_executesql的运用 书写语法要点: exec sp_executesql @sql,N’参数1 类型1,参数2 类型2,参数3 类型3 OUTPUT’,参数1,参数2,参数3 OUTPU ...

  4. CentOS7下搭建zabbix监控(二)——Zabbix被监控端配置

    Zabbix监控端配置请查看:CentOS7下搭建zabbix监控(一)——Zabbix监控端配置 (1).在CentOS7(被监控端)上部署Zabbix Agent 主机名:youxi2 IP地址: ...

  5. 隐藏Nginx、Apache、PHP的版本号

    Nginx: 在nginx配置文件nginx.conf中,加入以下代码: server_tokens off; Apache: 在apache配置文件httpd.conf中,加入以下代码: Serve ...

  6. Swift学习 (四)

    5.枚举与结构体: 不必给枚举成员提供一个值.如果我们想要为枚举成员提供一个值(raw value),我们可以用字符串,字符,整型或浮点数类型. 1 2 3 4 5 6 7 enum CompassP ...

  7. iOS-self.用法

    关于self.用法的一些总结 2010-01-10 21:46 最近有人问我关于什么时候用self.赋值的问题, 我总结了一下, 发出来给大家参考. 有什么问题请大家斧正. 关于什么时间用self. ...

  8. Tesnsorflow命名空间与变量管理参数reuse

    一.TensorFlow中变量管理reuse参数的使用 1.TensorFlow用于变量管理的函数主要有两个:  (1)tf.get_variable:用于创建或获取变量的值  (2)tf.varia ...

  9. Docker 持久存储介绍(十三)

    目录 一.Docker 数据存储 二.Bind mount 1.详细介绍 2.如何使用 -v or --volume 语法 --mount 语法 两者区别 3.使用场景 4.使用案例 存在目录 bin ...

  10. 持续集成 Jenkins +Gitlab + SSH 自动发布 HTML 代码

    目录 一.整体流程 二.Jenkins 配置 2.1.首先安装插件 2.2.配置目标服务器 2.3.创建 job 2.4.配置 gitlab 触发 三.改进 一.整体流程 二.Jenkins 配置 2 ...