摸鱼大数据——Kafka——kafka tools工具使用

可以在可视化的工具通过点击来操作kafka完成主题的创建，分区等操作

注意: 安装完后桌面不会有快捷方式,需要去电脑上搜索,或者去自己选的安装位置找到发送快捷方式到桌面!

 连接配置

创建主题

删除主题

主题下的数据查看

数据显示问题说明

修改工具的数据显示类型

发送消息数据到kafka

Kafka的Python API的操作

模块安装

纯Python的方式操作Kafka。

准备工作：在node1的节点上安装一个python用于操作Kafka的库

安装kafka-python 模模块 ,模块中提供了操作kafka的方法

在线安装

在node1上安装就可以，需要保证服务器能够连接网络

 安装命令: python -m pip install kafka-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

离线安装

将kafka_python-2.0.2-py2.py3-none-any.whl安装包上传服务器software目录下进行安装

 安装命令: pip install kafka_python-2.0.2-py2.py3-none-any.whl

模块使用

API使用的参考文档: Usage — kafka-python 2.0.2-dev documentation

模块中封装了两个类，

一个是生成者类KafkaProducer，提供了向kafka写数据的方法

另一个是消费者类KafkaConsumer，提供了读取kafka数据的方法

完成生产者代码

生成者类KafkaProducer，提供了向kafka写数据的方法

 send(topic,valu)方法: 发送消息
 topic参数:指定向哪个主题发送消息
 value参数:指定发送的消息数据 ，数据类型要求是bytes类型

示例:

 # 导包
 from kafka import KafkaProducer
 ​
 # 编写代码
 if __name__ == '__main__':
     # 创建生产者对象并指定对应服务器
     producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['node1:9092'])
     # 发送消息
     for i in range(1,101):
         future = producer.send('kafka', f'hi_kafka_{i}'.encode())
         # 获取元数据
         record_metadata = future.get()
         # 从元数据中获取主题,分区,偏移
         print(record_metadata.topic)
         print(record_metadata.partition)
         print(record_metadata.offset)

完成消费者代码

消费者类KafkaConsumer，提供了读取kafka数据的方法

 KafkaConsumer(topic,bootstrap_servers)
 第一个参数:指定消费者连接的主题，
 第二个参数:指定消费者连接的kafka服务器

示例:

 # 导包
 from kafka import KafkaConsumer
 ​
 # 编写代码
 if __name__ == '__main__':
 ​
     # 创建消费者对象
     consumer = KafkaConsumer('kafka',bootstrap_servers=['node1:9092'])
     # 遍历对象
     for message in consumer:
 ​
         # 格式化打印,设置相关参数
         # 因为value是二进制,需要decode解码
         print ("主题:%s,分区:%d,偏移:%d : key=%s value=%s"
                % (message.topic, message.partition,message.offset, message.key, message.value.decode('utf8')))
 ​

可能遇到的错误：

 原因: 服务器环境有问题。是因为服务器上既安装了kafka-python的第三方依赖，同时还安装kafka的第三方依赖。可以通过pip list | grep kafka进行确定
 解决办法: 先将这两个第三方依赖全部卸载，然后再重新执行如下命令
 python -m pip install kafka-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple