通过python操作kafka

kafka特性：

通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

高吞吐量[2] ：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万[2] 的消息

支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息

支持Hadoop并行数据加载

术语：

Broker

Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker

Topic

每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）

Partition

Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.

Producer

负责发布消息到Kafka broker

Consumer

消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。

Consumer Group

每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。

一、安装

在pypi.python.org有很多关于操作kafka的组件，我们选择weight最高的kafka 1.3.5

1、有internet网的情况下执行如下命令安装:

pip install kafka
easy_install kafka

2、无internet网的情况下把源码下载下来，上传到需要安装的主机

压缩包:kafka-x.x.x.tar.gz

解压: tar xvf kafka-x.x.x.tar.gz

执行安装命令: cd kafka-x.x.x

python setup.py install

如安装报依赖错误，需要把依赖的组件也下载下来，然后进行安装，同样的方法，不赘述！

二、按照官网的样例，先跑一个应用

1、生产者:

from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092']) #此处ip可以是多个['0.0.0.1:9092','0.0.0.2:9092','0.0.0.3:9092' ]

for i in range(3):
msg = "msg%d" % i
producer.send('test', msg)
producer.close()

2、消费者(简单demo):

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('test',
bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xx:9092'])
for message in consumer:
print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
message.offset, message.key,
message.value))

启动后生产者、消费者可以正常消费。

3、消费者(消费群组)

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('test',
group_id='my-group',
bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xx:9092'])
for message in consumer:
print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
message.offset, message.key,
message.value))

启动多个消费者，只有其中可以可以消费到，满足要求，消费组可以横向扩展提高处理能力

4、消费者(读取目前最早可读的消息)

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('test',
auto_offset_reset='earliest',
bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092'])
for message in consumer:
print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
message.offset, message.key,
message.value))
auto_offset_reset:重置偏移量，earliest移到最早的可用消息，latest最新的消息，默认为latest
源码定义:{'smallest': 'earliest', 'largest': 'latest'}

5、消费者(手动设置偏移量)

from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition

consumer = KafkaConsumer('test',
bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092'])

print consumer.partitions_for_topic("test") #获取test主题的分区信息
print consumer.topics() #获取主题列表
print consumer.subscription() #获取当前消费者订阅的主题
print consumer.assignment() #获取当前消费者topic、分区信息
print consumer.beginning_offsets(consumer.assignment()) #获取当前消费者可消费的偏移量
consumer.seek(TopicPartition(topic=u'test', partition=0), 5) #重置偏移量，从第5个偏移量消费
for message in consumer:
print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
message.offset, message.key,
message.value))

6、消费者(订阅多个主题)

from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition

consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092'])
consumer.subscribe(topics=('test','test0')) #订阅要消费的主题
print consumer.topics()
print consumer.position(TopicPartition(topic=u'test', partition=0)) #获取当前主题的最新偏移量
for message in consumer:
print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
message.offset, message.key,
message.value))

7、消费者(手动拉取消息)

from kafka import KafkaConsumer
import time

consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092'])
consumer.subscribe(topics=('test','test0'))
while True:
msg = consumer.poll(timeout_ms=5) #从kafka获取消息
print msg
time.sleep(1)

8、消费者(消息挂起与恢复)

from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition
import time

consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092'])
consumer.subscribe(topics=('test'))
consumer.topics()
consumer.pause(TopicPartition(topic=u'test', partition=0))
num = 0
while True:
print num
print consumer.paused() #获取当前挂起的消费者
msg = consumer.poll(timeout_ms=5)
print msg
time.sleep(2)
num = num + 1
if num == 10:
print "resume..."
consumer.resume(TopicPartition(topic=u'test', partition=0))
print "resume......"
pause执行后，consumer不能读取，直到调用resume后恢复。