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使用 Python 的 Kafka 初學者指南：即時資料處理和應用程式

Mary-Kate Olsen原創: 2024-11-05 17:41:031042瀏覽

A Beginner’s Guide to Kafka with Python: Real-Time Data Processing and Applications

卡夫卡簡介

Kafka 是一個由 Apache 開發的開源分散式事件流平台。
最初由 LinkedIn 創建，旨在處理高吞吐量、容錯和即時資料流。
Kafka 允許系統發布和訂閱記錄流（訊息）、處理它們並有效地儲存它們。

為什麼要使用Kafka？

高吞吐量：Kafka 每秒可以處理數百萬個訊息。
容錯性：Kafka是分散式的，這意味著它可以跨多個節點複製資料以確保可靠性。
持久性：Kafka將資料持久保存到磁碟並可以重播訊息，確保訊息傳遞的可靠性。
即時處理：Kafka 可以即時處理資料流，非常適合監控、分析或事件驅動系統等應用程式。
可擴充性：Kafka 可以透過增加更多代理來處理大量資料來輕鬆擴展。
系統解耦：Kafka充當訊息傳遞的中間層，允許不同系統非同步通訊。

卡夫卡建築

A Beginner’s Guide to Kafka with Python: Real-Time Data Processing and Applications

組件：

製作人：
這些是將資料/訊息發送到 Kafka 的應用程式或服務。生產者將訊息推送到 Kafka 中的特定主題。

主題：
主題是發布記錄的類別或提要名稱。主題被分區以允許可擴展性和並行性。

分區：

每個主題分為一個或多個分區。
分區使Kafka能夠處理更多訊息並支持並行處理。
每個分割區都有一個唯一的ID，並且可以儲存分割區的子集主題的數據。

經紀人：

Kafka 作為 Broker（伺服器）叢集運行，每個 Broker 處理數據對於多個主題和分區。
代理程式儲存與管理分區，處理讀寫來自生產者和消費者的請求。
每個經紀商都由唯一的 ID 來識別。

消費者：

消費者是從主題讀取訊息的應用程式或服務。
消費者訂閱主題，從 Kafka 代理中提取資料。

消費群：

消費者被組織成消費者群。
分區內的每個訊息僅傳遞給群組內的一個消費者，這可以實現多個消費者之間的負載平衡。

動物園管理員：

ZooKeeper 管理和協調 Kafka 代理，追蹤代理、主題和分區。
它有助於管理分區的領導者選舉並監控群聚健康狀況。

Kafka 用例

即時分析：公司使用 Kafka 即時處理和分析資料流，以用於監控系統，例如金融交易分析。
日誌聚合：Kafka 整合來自多個服務或應用程式的日誌，以進行處理、警報或儲存。
資料管道：Kafka 用作在不同系統或服務（ETL 管道）之間傳輸大量資料的骨幹。
物聯網應用：Kafka 可以處理來自物聯網感測器的資料流，從而實現即時分析和回應。
微服務通訊：Kafka 作為微服務架構的可靠訊息傳遞平台，支援非同步、解耦通訊。
即時車輛追蹤：以下範例說明如何使用 Kafka 即時追蹤車輛。

使用 Python 示範如何在即時場景中使用 Kafka 的範例 :

共乘應用程式的位置追蹤。

為了簡單起見，我們將使用 kafka-python 庫建立一個生產者（以模擬發送位置更新的驅動程式）和一個消費者（以模擬處理這些位置更新的服務）。

1。設定 Kafka
確保您在本地運行 Kafka 或使用雲端提供者。您可以按照 Kafka 快速入門指南在本機下載並執行 Kafka。

2。安裝 Kafka Python 函式庫
您可以使用 pip 安裝 Kafka Python 函式庫：

pip install kafka-python

3。 Python Kafka Producer（模擬驅動程式位置更新）
生產者模擬驅動程式向 Kafka 主題發送位置更新（驅動程式位置）。

from kafka import KafkaProducer
import json
import time
import random

# Kafka Producer
producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')  # Serialize data to JSON
)

def send_location_updates(driver_id):
    while True:
        # Simulating random GPS coordinates (latitude, longitude)
        location = {
            "driver_id": driver_id,
            "latitude": round(random.uniform(40.0, 41.0), 6),
            "longitude": round(random.uniform(-74.0, -73.0), 6),
            "timestamp": time.time()
        }
        # Send location data to Kafka
        producer.send('driver-location', location)
        print(f"Sent: {location}")
        time.sleep(5)  # Sleep for 5 seconds to simulate real-time updates

# Start sending updates for driver_id = 101
send_location_updates(driver_id=101)

4。 Python Kafka Consumer（模擬乘車匹配服務）
消費者從司機位置主題讀取位置更新並處理它們。

from kafka import KafkaConsumer
import json

# Kafka Consumer
consumer = KafkaConsumer(
    'driver-location',
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    auto_offset_reset='earliest',  # Start from the earliest message
    enable_auto_commit=True,
    group_id='location-group',
    value_deserializer=lambda x: json.loads(x.decode('utf-8'))  # Deserialize data from JSON
)

def process_location_updates():
    print("Waiting for location updates...")
    for message in consumer:
        location = message.value
        driver_id = location['driver_id']
        latitude = location['latitude']
        longitude = location['longitude']
        timestamp = location['timestamp']
        print(f"Received location update for Driver {driver_id}: ({latitude}, {longitude}) at {timestamp}")

# Start consuming location updates
process_location_updates()

說明：

生產者（發送位置更新的司機）：

生產者將一個 JSON 物件傳送到 Kafka 主題 driver-location，其中包含 driver_id、緯度、經度和時間戳等欄位。
生產者透過每 5 秒發送一次位置資料來模擬即時 GPS 更新。

消費者（共乘服務）：

消費者訂閱駕駛位置主題，監聽更新。
每次將位置更新發佈到 Kafka 時，消費者都會處理並列印它，模擬使用此數據來匹配司機和乘客的服務。

運行範例（我在 Windows 機器上運行）：

啟動 Zookeeper

pip install kafka-python

啟動本機 Kafka 伺服器。

from kafka import KafkaProducer
import json
import time
import random

# Kafka Producer
producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')  # Serialize data to JSON
)

def send_location_updates(driver_id):
    while True:
        # Simulating random GPS coordinates (latitude, longitude)
        location = {
            "driver_id": driver_id,
            "latitude": round(random.uniform(40.0, 41.0), 6),
            "longitude": round(random.uniform(-74.0, -73.0), 6),
            "timestamp": time.time()
        }
        # Send location data to Kafka
        producer.send('driver-location', location)
        print(f"Sent: {location}")
        time.sleep(5)  # Sleep for 5 seconds to simulate real-time updates

# Start sending updates for driver_id = 101
send_location_updates(driver_id=101)

現在使用 python 在 2 個單獨的終端視窗中運行生產者和消費者。

運行生產者腳本來模擬驅動程式發送位置更新。
執行消費者腳本以查看乘車匹配服務即時處理位置更新。

結論
Apache Kafka 提供了一個用於管理即時資料流的卓越平台。透過將 Kafka 與 Python 結合，開發人員可以建立強大的資料管道和即時分析解決方案。

無論是車輛追蹤、物聯網資料或即時儀表板，Kafka with Python 都具有高度可擴充性，可以適應各種用例。因此，開始嘗試 Kafka，您將對其在實際應用中的潛力感到驚訝！

以上是使用 Python 的 Kafka 初學者指南：即時資料處理和應用程式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！

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陳述：

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