背景：
为了满足各个平台间数据的传输，以及能确保历史性和实时性。先选用kafka作为不同平台数据传输的中转站，来满足我们对跨平台数据发送与接收的需要。
kafka简介：
Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。
总之：kafka做为中转站有以下功能：
1.生产者（产生数据或者说是从外部接收数据）
2.消费着（将接收到的数据转花为自己所需用的格式）
环境：
1.python3.5.x
2.kafka1.4.3
3.pandas
准备开始：
1.kafka的安装
pip install kafka-python
2.检验kafka是否安装成功
3.pandas的安装
pip install pandas
4.kafka数据的传输
直接撸代码：
# -*- coding: utf-8 -*- ''' @author: 真梦行路 @file: kafka.py @time: 2018/9/3 10:20 ''' import sys import json import pandas as pd import os from kafka import KafkaProducer from kafka import KafkaConsumer from kafka.errors import KafkaError KAFAKA_HOST = "xxx.xxx.x.xxx" #服务器端口地址 KAFAKA_PORT = 9092 #端口号 KAFAKA_TOPIC = "topic0" #topic data=pd.read_csv(os.getcwd()+'\\data\\1.csv') key_value=data.to_json() class Kafka_producer(): ''' 生产模块：根据不同的key，区分消息 ''' def __init__(self, kafkahost, kafkaport, kafkatopic, key): self.kafkaHost = kafkahost self.kafkaPort = kafkaport self.kafkatopic = kafkatopic self.key = key self.producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='{kafka_host}:{kafka_port}'.format( kafka_host=self.kafkaHost, kafka_port=self.kafkaPort) ) def sendjsondata(self, params): try: parmas_message = params #注意dumps producer = self.producer producer.send(self.kafkatopic, key=self.key, value=parmas_message.encode('utf-8')) producer.flush() except KafkaError as e: print(e) class Kafka_consumer(): def __init__(self, kafkahost, kafkaport, kafkatopic, groupid,key): self.kafkaHost = kafkahost self.kafkaPort = kafkaport self.kafkatopic = kafkatopic self.groupid = groupid self.key = key self.consumer = KafkaConsumer(self.kafkatopic, group_id=self.groupid, bootstrap_servers='{kafka_host}:{kafka_port}'.format( kafka_host=self.kafkaHost, kafka_port=self.kafkaPort) ) def consume_data(self): try: for message in self.consumer: yield message except KeyboardInterrupt as e: print(e) def sortedDictValues(adict): items = adict.items() items=sorted(items,reverse=False) return [value for key, value in items] def main(xtype, group, key): ''' 测试consumer和producer ''' if xtype == "p": # 生产模块 producer = Kafka_producer(KAFAKA_HOST, KAFAKA_PORT, KAFAKA_TOPIC, key) print("===========> producer:", producer) params =key_value producer.sendjsondata(params) if xtype == 'c': # 消费模块 consumer = Kafka_consumer(KAFAKA_HOST, KAFAKA_PORT, KAFAKA_TOPIC, group,key) print("===========> consumer:", consumer) message = consumer.consume_data() for msg in message: msg=msg.value.decode('utf-8') python_data=json.loads(msg) ##这是一个字典 key_list=list(python_data) test_data=pd.DataFrame() for index in key_list: print(index) if index=='Month': a1=python_data[index] data1 = sortedDictValues(a1) test_data[index]=data1 else: a2 = python_data[index] data2 = sortedDictValues(a2) test_data[index] = data2 print(test_data) # print('value---------------->', python_data) # print('msg---------------->', msg) # print('key---------------->', msg.kry) # print('offset---------------->', msg.offset) if __name__ == '__main__': main(xtype='p',group='py_test',key=None) main(xtype='c',group='py_test',key=None)
数据1.csv如下所示：
几点注意：
1、一定要有一个服务器的端口地址，不要用本机的ip或者乱写一个ip不然程序会报错。（我开始就是拿本机ip怼了半天，总是报错）
2、注意数据的传输格式以及编码问题(二进制传输)，数据先转成json数据格式传输，然后将json格式转为需要格式。（不是json格式的注意dumps）
例中，dataframe->json->dataframe
3、例中dict转dataframe,也可以用简单方法直接转。
eg： type(data) ==>dict,data=pd.Dateframe(data)
以上这篇在python环境下运用kafka对数据进行实时传输的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持亿速云。
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