本文作者:包子也沉默

Kafka简明教程

包子也沉默 3年前 (2019-09-04) ( 09-04 ) 706 0条评论
摘要: oductioninthousandsofcompanies.大致的意思就是,这是一个实时数据处理系统,可以横向扩展、高可靠,而且还变态快,已经被很多公司使用。那么什么是实时数据处理系统呢?顾名思义,实时数据处理系统就是数据一旦产生,就要能快速进行处理的系统。对于实时数据处理,我们最常见的,就是消息中间件了,也叫MQ(MessageQueue,消息队列),也有叫MessageBroker的。这篇文
原文链接:www.jianshu.com/p/7b77723d4f96

作者:柳树之

ader,leader负责消息的写入,并与其余的replica进行同步。一旦某一个partition的leader挂掉了,那么只需提拔一个replica出来,让它成为leader就ok了,系统依旧可以

www.jianshu.com/p/7b77723d4f96

open_workbook("myexcel.xls")#获取表单worksheet = workbook.sheet_by_index(0)#读取数据data = worksheet

Kafka是啥?用Kafka官方的话来说就是:

自己有空了的时候,再过来消息中间件这里取数据进行处理。这就是消息中间件带来的缓冲作用。Kafka一代-消息队列从上面的描述,我们可以看出,消息中间件之所以可以解耦消息的生产和消费,主要是它提供了一个存

Kafka is used for building real-time data pipelines and streaming apps. It is horizontally scalable, fault-tolerant, wicked fast, and runs in production in thousands of companies.

从读写的性能上考虑,win32com的性能是最好的,xlwings其次。openpyxl虽然操作Excel的功能强大,但读写性能过于糟糕,尤其是写大表时,会占用大量内存(把我的4G内存用完了),开启r

大致的意思就是,这是一个实时数据处理系统,可以横向扩展、高可靠,而且还变态快,已经被很多公司使用。

apps.Itishorizontallyscalable,fault-tolerant,wickedfast,andrunsinproductioninthousandsofcompanies.大致

那么什么是实时数据处理系统呢?顾名思义,实时数据处理系统就是数据一旦产生,就要能快速进行处理的系统。

版本; win32com与DataNitro仅支持windows系统; xlwings安装成功后,如果运行提示报错“ImportError:nomodulenamedwin32api”,请再安

对于实时数据处理,我们最常见的,就是消息中间件了,也叫MQ(Message Queue,消息队列),也有叫Message Broker的。

1行到第3行,获取每一个值row_range = ws1[1:3]print(row_range)for row in row_range:    for cell in row:        pr

这篇文章,我将从消息中间件的角度,带大家看看Kafka的内部结构,看看它是如何做到横向扩展、高可靠的同时,还能变态快的。

化信息的库,支持.xls以及.xlsx文件。地址:http://xlrd.readthedocs.io/en/latest/ xlrd支持.xls,.xlsx文件的读 通过设置on_demand变

为什么需要消息中间件

消息中间件的作用主要有两点:

heet_properties.tabColor = "1072BA"# 获取某个sheet对象print(wb["sheet1 Title"])print(wb["Mysheet"])# 获取全部s

  • 解耦消息的生产和消费。

    -will-I-miss-out-on-if-I-don%E2%80%99t-use-Zookeeper-and-Kafka-together3、数据可靠性和重复消费生产者把消息发给Kafka,发送过

  • 缓冲。

    nt as wc#启动Excel应用excel_app = wc.Dispatch("Excel.Application")#连接excelworkbook = excel_app.W

想象一个场景,你的一个创建订单的操作,在订单创建完成之后,需要触发一系列其他的操作,比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户发送邮件等等,就像这样:

费就好了。消费者甚至可以通过调整offset的值,重新消费以前的数据。那么这就是Kafka了吗?不,这只是一条非常普通的消息队列,我们姑且叫它为Kafka一代吧。这个Kafka一代用一条消息队列实现了

createOrder(...){
  ...
  statOrderData(...);
  sendSMS();
  sendEmail();
}

代码这样写似乎没什么问题,可是过了一段时间,你给系统引进了一个用户行为分析服务,它也需要在订单创建完成之后,进行一个分析用户行为的操作,而且随着系统的逐渐壮大,创建订单之后要触发的操作也就越来越多,代码也渐渐膨胀成这样:

,自身没有完善的文档,使用略吃力。xlwings拥有和win32com不相伯仲的读写性能,强大的转换器可以处理大部分数据类型,包括二维的numpyarray和pandasDataFrame,可以轻松搞

createOrder(...){
  ...
  statOrderData(...);
  sendSMS();
  sendEmail();
  // new operation
  statUserBehavior(...);
  doXXX(...);
  doYYY(...);
  // more and more operations
  ...
}

导致代码越来越膨胀的症结在于,消息的生产和消费耦合在一起了。createOrder方法不仅仅要负责生产“订单已创建”这条消息,还要负责处理这条消息。

sendEmail();}代码这样写似乎没什么问题,可是过了一段时间,你给系统引进了一个用户行为分析服务,它也需要在订单创建完成之后,进行一个分析用户行为的操作,而且随着系统的逐渐壮大,创建订单之后要

这就好比BBC的记者,在知道皇马拿到欧冠冠军之后,拿起手机,翻开皇马球迷通讯录,给球迷一个一个打电话,告诉他们,皇马夺冠了。

el只是该库能实现的一小部分功能。该库还支持office的众多操作。需要注意的是,该库不单独存在,可通过安装pypiwin32或者pywin32获取。5.xlsxwriter拥有丰富的特性,支持图片/

事实上,BBC的记者只需要在他们官网发布这条消息,然后球迷自行访问BBC,去上面获取这条新闻;又或者球迷订阅了BBC,那么订阅系统会主动把发布在官网的消息推送给球迷。

ad_workbook# 打开test5.xlsx文件wb = load_workbook("test5.xlsx")ws = wb.activerows = []for row in

同样,createOrder也需要一个像BBC官网那样的载体,也就是消息中间件,在订单创建完成之后,把一条主题为“orderCreated”的消息,放到消息中间件去就ok了,不必关心需要把这条消息发给谁。这就完成了消息的生产。

cel的库。地址:http://docs.xlwings.org/en/stable/index.html xlwings支持.xls读,支持.xlsx文件读写。 支持Excel操作。 支持V

至于需要在订单创建完成之后触发操作的服务,则只需要订阅主题为“orderCreated”的消息,在消息中间件出现新的“orderCreated”消息时,就会收到这条消息,然后进行相应的处理。

1单元格赋值为123.11ws1["A1"] = 123.11# 将B2单元格赋值为你好ws1["B2"] = "你好"# 将第4行第2列的单元赋值为10temp = ws1.cell(row=4, 

因此,通过使用消息中间件,上面的代码也就简化成了:

.com/articles/understanding-kafka-consumer-groups-and-consumer-l终极问题:一条消息从生产,到被消费,完整流程是怎样的?如果能详尽透彻地回

createOrder(...){
  ...
  sendOrderCreatedMessage(...);
}

以后如果在订单创建之后有新的操作需要执行,这串代码也不需要修改,只需要给对消息进行订阅即可。

.value = "data"#单元区域赋值CellRange("A1:B2").value = "data"openpyxl具体使用1、创建一个exc

另外,通过这样的解耦,消费者在消费数据时更加的灵活,不必每次消息一产生就要马上去处理(虽然通常消费者侧也会有线程池等缓冲机制),可以等自己有空了的时候,再过来消息中间件这里取数据进行处理。这就是消息中间件带来的缓冲作用。

息却可以根据自定义的key值,分散到多条队列中。也就是说,上图的p1和p2,可以都是同一种topic的队列。不过这是属于比较高级的应用了,以后有机会再和大家讨论。Kafka二代足够完美了吗?当然不是,

Kafka一代 - 消息队列

从上面的描述,我们可以看出,消息中间件之所以可以解耦消息的生产和消费,主要是它提供了一个存放消息的地方——生产者把消息放进来,消费者在从中取出消息进行处理。

a_range = workbook.sheets("Sheet1").range("A1")#写入数据data_range.value = [1,2,3]#保存wor

那么这个存放消息的地方,应该采用什么数据结构呢?

官网的消息推送给球迷。同样,createOrder也需要一个像BBC官网那样的载体,也就是消息中间件,在订单创建完成之后,把一条主题为“orderCreated”的消息,放到消息中间件去就ok了,不必

在绝大多数情况下,我们都希望先发送进来的消息,可以先被处理(FIFO),这符合大多数的业务逻辑,少数情况下我们会给消息设置优先级。不管怎样,对于消息中间件来说,一个先进先出的队列,是非常合适的数据结构:

。 用例4.读.xlsx文件的整个表(表有1个分页,页有2000行1200列的整数)。 用例5.写.xls文件的整个表(表有5个分页,每个分页有2000行1200列的整数)。 用例6.写.

Kafka简明教程

那么要怎样保证消息可以被顺序消费呢?

2comwin32com库存在于pywin32中,是一个读写和处理Excel文件的库。地址:http://pythonexcels.com/python-excel-mini-cookbook/ wi

消费者过来获取消息时,每次都把index=0的数据返回过去,然后再删除index=0的那条数据?

ose()5、操作批量的单元格# -*- coding: utf-8 -*-from openpyxl import Workbookwb = Workbook()# 创建一个sheetws1 = w

很明显不行,因为订阅了这条消息的消费者数量,可能是0,也可能是1,还可能大于1。如果每次消费完就删除了,那么其他订阅了这条消息的消费者就获取不到这条消息了。

https://www.confluent.io/blog/how-to-choose-the-number-of-topicspartitions-in-a-kafka-cluster/ 书籍(

事实上,Kafka会对数据进行持久化存储(至于存放多长时间,这是可以配置的),消费者端会记录一个offset,表明该消费者当前消费到哪条数据,所以下次消费者想继续消费,只需从offset+1的位置继续消费就好了。

{f}%S{s}", time.localtime()).format(y="年", m="月", d="日", h="时", 

消费者甚至可以通过调整offset的值,重新消费以前的数据。

了,系统依旧可以正常运行。通过Broker集群的设计,我们不仅解决了系统高可用的问题,还进一步提升了系统的吞吐量,因为replica同样可以为消费者提供数据查找的功能。Kafka没那么简单这篇文章只是

那么这就是Kafka了吗?不,这只是一条非常普通的消息队列,我们姑且叫它为Kafka一代吧。

orksheet.cell_value(0,0)#----xlwt库#新建excelwb = xlwt.Workbook()#添加工作薄sh = wb.add_sheet("Sheet1

这个Kafka一代用一条消息队列实现了消息中间件,这样的简单实现存在不少问题:

是它提供了一个存放消息的地方——生产者把消息放进来,消费者在从中取出消息进行处理。那么这个存放消息的地方,应该采用什么数据结构呢?在绝大多数情况下,我们都希望先发送进来的消息,可以先被处理(FIFO)

  • Topic鱼龙混杂。想象一下,一个只订阅了topic为“A”的消费者,却要在一条有ABCDEFG…等各种各样topic的队列里头去寻找topic为A的消息,这样性能岂不是很慢?

    用完了),开启read_only和write_only模式后对其性能有大幅提升,尤其是对读的性能提升很大,使其几乎不耗时(0.01秒有点夸张,不过确实是加载上了)。pandas把Excel当作数据读写

  • 吞吐量低。我们把全部消息都放在一条队列了,请求一多,它肯定应付不过来。

    anies.大致的意思就是,这是一个实时数据处理系统,可以横向扩展、高可靠,而且还变态快,已经被很多公司使用。那么什么是实时数据处理系统呢?顾名思义,实时数据处理系统就是数据一旦产生,就要能快速进行处

由此就引申出了Kafka二代。

api”,请再安装pypiwin32或者pywin32包; win32com不是独立的扩展库,而是集成在其他库中,安装pypiwin32或者pywin32包即可使用; DataNitro是Ex

Kafka二代 - Partition

要解决Kafka一代的那两个问题,很简单——分布存储。

book = xlutils.copy(book)#拿到工作薄worksheet = new_book.getsheet(0)#写入数据worksheet.write(0,0,"new dat

二代Kafka引入了Partition的概念,也就是采用多条队列, 每条队列里面的消息都是相同的topic:

量,可能是0,也可能是1,还可能大于1。如果每次消费完就删除了,那么其他订阅了这条消息的消费者就获取不到这条消息了。事实上,Kafka会对数据进行持久化存储(至于存放多长时间,这是可以配置的),消费者

Partition的设计解决了上面提到的两个问题:

lwt只能写入.xls文件(另一个可以写入.xls文件的库是pandas,且这两个写入的Excel文件最多只能有256列,其余库就我目前的了解均只能写入.xlsx文件),性能一般。xlsxwriter

Kafka简明教程

  • 纯Topic队列。一个队列只有一种topic,消费者再也不用担心会碰到不是自己想要的topic的消息了。

    单易用,功能广泛,单元格格式/图片/表格/公式/筛选/批注/文件保护等等功能应有尽有,图表功能是其一大亮点,缺点是对VBA支持的不够好。3.pandas数据处理是pandas的立身之本,Excel作为

  • 提高吞吐量。不同topic的消息交给不同队列去存储,再也不用以一敌十了。

    条消息队列实现了消息中间件,这样的简单实现存在不少问题: Topic鱼龙混杂。想象一下,一个只订阅了topic为“A”的消费者,却要在一条有ABCDEFG…等各种各样topic的队列里头去寻找topi

一个队列只有一种topic,但是一种topic的消息却可以根据自定义的key值,分散到多条队列中。也就是说,上图的p1和p2,可以都是同一种topic的队列。不过这是属于比较高级的应用了,以后有机会再和大家讨论。

me,可以轻松搞定数据分析的工作。综合考虑,xlwings的表现最佳,正如其名,xlwings——MakeExcelFly!便捷性比较本测试目前只是针对Excel文件的读写,并未涉及Excel操作,单

Kafka二代足够完美了吗?当然不是,我们虽然通过Partition提升了性能,但是我们忽略了一个很重要的问题——高可用。

(source)wb.save("test2.xlsx")wb.close()3、操作单元格# -*- coding: utf-8 -*-from openpyxl import Workbookwb

万一机器挂掉了怎么办?单点系统总是不可靠的。我们必须考虑备用节点和数据备份的问题。

apache.org/documentation/#design_pull5、如何提高消费者处理性能还是之前的订单创建的例子,订单创建后,你要给用户发送短信,现在你发现由于你只有一个消费者在发送短信,

Kafka三代 - Broker集群

很明显,为了解决高可用问题,我们需要集群。

r row in ws.iter_rows():    rows.append(row)# 所有行print(rows)# 获取第一行print(rows[0])# 获取第一行第一列的单元格对象pri

Kafka对集群的支持也是非常友好的。在Kafka中,集群里的每个实例叫做Broker,就像这样:

里面的消息都是相同的topic:Partition的设计解决了上面提到的两个问题: 纯Topic队列。一个队列只有一种topic,消费者再也不用担心会碰到不是自己想要的topic的消息了。 提高吞

Kafka简明教程

每个partition不再只有一个,而是有一个leader(红色)和多个replica(蓝色),生产者根据消息的topic和key值,确定了消息要发往哪个partition之后(假设是p1),会找到partition对应的leader(也就是broker2里的p1),然后将消息发给leader,leader负责消息的写入,并与其余的replica进行同步。

生产“订单已创建”这条消息,还要负责处理这条消息。这就好比BBC的记者,在知道皇马拿到欧冠冠军之后,拿起手机,翻开皇马球迷通讯录,给球迷一个一个打电话,告诉他们,皇马夺冠了。事实上,BBC的记者只需要

一旦某一个partition的leader挂掉了,那么只需提拔一个replica出来,让它成为leader就ok了,系统依旧可以正常运行。

矩,比较大的缺点是仅支持xls文件。读写测试测试用例 用例1.读.xls文件的整个表(表有5个分页,每个分页有2000行1200列的整数)。 用例2.读.xlsx文件的整个表(表有5个分页,每个分

通过Broker集群的设计,我们不仅解决了系统高可用的问题,还进一步提升了系统的吞吐量,因为replica同样可以为消费者提供数据查找的功能。

(rows[0]) - 1])# 获取第后一行和最后一列的单元格对象的值print(rows[len(rows) - 1][len(rows[0]) - 1].value)cols = []for c

Kafka没那么简单

这篇文章只是带大家初步认识一下Kafka,很多细节并没有深入讨论,比如:

以使用write_only模式。 6.xlsxwriterxlsxwriter是一个用于创建Excel.xlsx文件的库。地址:https://xlsxwriter.readthedocs.io/ x

1、Kafka的消息结构?

39;test5.xlsx")# 猜测格式类型wb.guess_types = Truews = wb.activews["A1"] = "12%"print(ws["A1"].value)#

我们只知道Kafka内部是一个消息队列,但是队列里的元素长什么样,包含了哪些消息呢?

t/kafka/kafka-in-a-nutshell/ https://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-s

参考:

.save("test.xlsx")6.6DataNitro基本代码#单一单元格赋值Cell("A1").value = "data"#单元区域赋值Ce

象:# coding=utf-8from openpyxl import Workbookfrom openpyxl import load_workbook# 打开test5.xlsx文件wb = 

;new data")#保存new_book.save()6.4win32com基本代码import win32com.client as wc#启动Excel应用excel_app = wc

ead_only/write_only模式下的加载写入。 DataNitro要收费,且需依托Excel使用,本次不测试。 性能比较单从读写的性能上考虑,win32com的性能是最好的,xlwing

 在下一行,写入多个单元格ws.append([1, 2, 3])# 写入一个当前时间ws["A2"] = datetime.datetime.now()# 写入一个自定义的时间格式w

http://kafka.apache.org/documentation/#messageformat

哪个partition之后(假设是p1),会找到partition对应的leader(也就是broker2里的p1),然后将消息发给leader,leader负责消息的写入,并与其余的replica进

2、Zookeeper和Kafka的关系?

lwt #写入数据import xlutils #操作excel#----xlrd库#打开excel文件workbook = xlrd.open_workbook("myexcel.xls&#

如果玩过Kafka的Quick Start教程,就会发现,我们在使用Kafka时,需要先启动一个ZK,那么这个ZK的作用到底是什么呢?

另外,通过这样的解耦,消费者在消费数据时更加的灵活,不必每次消息一产生就要马上去处理(虽然通常消费者侧也会有线程池等缓冲机制),可以等自己有空了的时候,再过来消息中间件这里取数据进行处理。这就是消息中

参考:

.save("test.xlsx")6.6DataNitro基本代码#单一单元格赋值Cell("A1").value = "data"#单元区域赋值Ce

象:# coding=utf-8from openpyxl import Workbookfrom openpyxl import load_workbook# 打开test5.xlsx文件wb = 

;new data")#保存new_book.save()6.4win32com基本代码import win32com.client as wc#启动Excel应用excel_app = wc

ead_only/write_only模式下的加载写入。 DataNitro要收费,且需依托Excel使用,本次不测试。 性能比较单从读写的性能上考虑,win32com的性能是最好的,xlwing

 在下一行,写入多个单元格ws.append([1, 2, 3])# 写入一个当前时间ws["A2"] = datetime.datetime.now()# 写入一个自定义的时间格式w

https://www.quora.com/What-is-the-actual-role-of-Zookeeper-in-Kafka-What-benefits-will-I-miss-out-on-if-I-don%E2%80%99t-use-Zookeeper-and-Kafka-together

fka官方的话来说就是:Kafkaisusedforbuildingreal-timedatapipelinesandstreamingapps.Itishorizontallyscalable,fa

3、数据可靠性和重复消费

.xls,.xlsx文件的读写。 支持只加载每个表的单一工作页。   提醒及注意: xlutils仅支持xls文件,即2003以下版本; win32com与DataNitro仅支持window

生产者把消息发给Kafka,发送过程中挂掉、或者Kafka保存消息时发送异常怎么办?

n in ws1["A:C"]:    for cell in column:        print(cell.value)# 从第1行到第3行,获取每一个值row_range = ws1[1:3

同理,消费者获取消费时发生异常怎么办?

文章主要总结了一下利用python操作Excel文件的第三方库和方法。常见库简介1.xlrdxlrd是一个从Excel文件读取数据和格式化信息的库,支持.xls以及.xlsx文件。地址:http://

甚至,如果消费者已经消费了数据,但是修改offset时失败了,导致重复消费怎么办?

eate_sheet("Mysheet", 0)ws2.title = "Mysheet"# 设定sheet的标签的背景颜色ws1.sheet_properties.tabColor = "1072B

等等这些异常场景,都是Kafka需要考虑的。

uora.com/What-is-the-actual-role-of-Zookeeper-in-Kafka-What-benefits-will-I-miss-out-on-if-I-don%E2%

参考:

.save("test.xlsx")6.6DataNitro基本代码#单一单元格赋值Cell("A1").value = "data"#单元区域赋值Ce

象:# coding=utf-8from openpyxl import Workbookfrom openpyxl import load_workbook# 打开test5.xlsx文件wb = 

;new data")#保存new_book.save()6.4win32com基本代码import win32com.client as wc#启动Excel应用excel_app = wc

ead_only/write_only模式下的加载写入。 DataNitro要收费,且需依托Excel使用,本次不测试。 性能比较单从读写的性能上考虑,win32com的性能是最好的,xlwing

 在下一行,写入多个单元格ws.append([1, 2, 3])# 写入一个当前时间ws["A2"] = datetime.datetime.now()# 写入一个自定义的时间格式w

http://kafka.apache.org/documentation/#semantics

配置的),消费者端会记录一个offset,表明该消费者当前消费到哪条数据,所以下次消费者想继续消费,只需从offset+1的位置继续消费就好了。消费者甚至可以通过调整offset的值,重新消费以前的数

4、pull or push

sxwriter功能单一,一般用来创建.xlsx文件,写入性能中庸。win32com拥有最棒的读写性能,但该库存在于pywin32的库中,自身没有完善的文档,使用略吃力。xlwings拥有和win32

消费者侧在获取消息时,是通过主动去pull消息呢?还是由Kafka给消费者push消息?

送邮件等等,就像这样:createOrder(...){  ...  statOrderData(...);  sendSMS();  sendEmail();}代码这样写似乎没什么问题,可是过了一段

这两种方式各自有什么优劣?

,Excel作为pandas输入/输出数据的容器。4.win32com从命名上就可以看出,这是一个处理windows应用的扩展,Excel只是该库能实现的一小部分功能。该库还支持office的众多操作

参考:

.save("test.xlsx")6.6DataNitro基本代码#单一单元格赋值Cell("A1").value = "data"#单元区域赋值Ce

象:# coding=utf-8from openpyxl import Workbookfrom openpyxl import load_workbook# 打开test5.xlsx文件wb = 

;new data")#保存new_book.save()6.4win32com基本代码import win32com.client as wc#启动Excel应用excel_app = wc

ead_only/write_only模式下的加载写入。 DataNitro要收费,且需依托Excel使用,本次不测试。 性能比较单从读写的性能上考虑,win32com的性能是最好的,xlwing

 在下一行,写入多个单元格ws.append([1, 2, 3])# 写入一个当前时间ws["A2"] = datetime.datetime.now()# 写入一个自定义的时间格式w

http://kafka.apache.org/documentation/#design_pull

件。 支持Excel操作。 4.xlwingsxlwings是一个可以实现从Excel调用Python,也可在python中调用Excel的库。地址:http://docs.xlwings.org

5、如何提高消费者处理性能

rkbookwb = Workbook()# 创建一个sheetws1 = wb.create_sheet("Sheet1")# 将A1单元格赋值为123.11ws1["A1"] = 123.11# 

还是之前的订单创建的例子,订单创建后,你要给用户发送短信,现在你发现由于你只有一个消费者在发送短信,忙不过来,怎么办?这就有了Kafka里头的消费者组(Consumer Group)的设计。

费者在发送短信,忙不过来,怎么办?这就有了Kafka里头的消费者组(ConsumerGroup)的设计。参考:https://dzone.com/articles/understanding-kafk

参考:

.save("test.xlsx")6.6DataNitro基本代码#单一单元格赋值Cell("A1").value = "data"#单元区域赋值Ce

象:# coding=utf-8from openpyxl import Workbookfrom openpyxl import load_workbook# 打开test5.xlsx文件wb = 

;new data")#保存new_book.save()6.4win32com基本代码import win32com.client as wc#启动Excel应用excel_app = wc

ead_only/write_only模式下的加载写入。 DataNitro要收费,且需依托Excel使用,本次不测试。 性能比较单从读写的性能上考虑,win32com的性能是最好的,xlwing

 在下一行,写入多个单元格ws.append([1, 2, 3])# 写入一个当前时间ws["A2"] = datetime.datetime.now()# 写入一个自定义的时间格式w

https://dzone.com/articles/understanding-kafka-consumer-groups-and-consumer-l

了。 提高吞吐量。不同topic的消息交给不同队列去存储,再也不用以一敌十了。 一个队列只有一种topic,但是一种topic的消息却可以根据自定义的key值,分散到多条队列中。也就是说,上图的p

终极问题:一条消息从生产,到被消费,完整流程是怎样的?

rkbook = xw.Book(r"path/myexcel.xlsx")#连接excel文件#连接到指定单元格data_range = workbook.sheets("S

如果能详尽透彻地回答这个问题,那你对Kafka的理解也就非常深入了。

BBC的记者只需要在他们官网发布这条消息,然后球迷自行访问BBC,去上面获取这条新闻;又或者球迷订阅了BBC,那么订阅系统会主动把发布在官网的消息推送给球迷。同样,createOrder也需要一个像B

总结

本文从一个演化的视角,带大家在Kafka的后花园里走马观花,逛了一圈。

5个分页,每个分页有2000行1200列的整数)。 用例3.读.xls文件的整个表(表有1个分页,页有2000行1200列的整数)。 用例4.读.xlsx文件的整个表(表有1个分页,页有200

很多细节并没有深入讨论,只是一个引子,希望能起到抛砖引玉的作用。

 []for col in ws.iter_cols():    cols.append(col)# 所有列print(cols)# 获取第一列print(cols[0])# 获取第一列的第一行的单元

参考文献&学习资源

官网:

  • http://kafka.apache.org/

    cs.io/ xlswriter支持.xlsx文件的写。 支持VBA。 写入大.xlsx文件时使用内存优化模式。 7.win32comwin32com库存在于pywin32中,是一个读写和处理

  • http://kafka.apache.org/intro

    .value)# 注意如果原文件有一些图片或者图标,则保存的时候可能会导致图片丢失wb.save("test5.xlsx")wb.close()5、操作批量的单元格# -*- coding: utf-

  • http://kafka.apache.org/documentation

    -every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying https://www.confluent.io/blog/

一些不错的博客:

  • https://sookocheff.com/post/kafka/kafka-in-a-nutshell/

    定义的时间格式ws["A3"] = time.strftime("%Y{y}%m{m}%d{d}%H{h}%M{f}%S{s}", time.localtime()).

  • https://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying

    replica进行同步。一旦某一个partition的leader挂掉了,那么只需提拔一个replica出来,让它成为leader就ok了,系统依旧可以正常运行。通过Broker集群的设计,我们不仅解

  • https://www.confluent.io/blog/how-to-choose-the-number-of-topicspartitions-in-a-kafka-cluster/

    el.xls")#获取表单worksheet = workbook.sheet_by_index(0)#读取数据data = worksheet.cell_value(0,0)#----xlw

书籍(没看过,但是感觉不错的书):

  • Kafka权威指南

    理。这就是消息中间件带来的缓冲作用。Kafka一代-消息队列从上面的描述,我们可以看出,消息中间件之所以可以解耦消息的生产和消费,主要是它提供了一个存放消息的地方——生产者把消息放进来,消费者在从中取

  • Apache Kafka源码剖析(

    的,xlwings其次。openpyxl虽然操作Excel的功能强大,但读写性能过于糟糕,尤其是写大表时,会占用大量内存(把我的4G内存用完了),开启read_only和write_only模式后对其

 

 ws1[1:3]print(row_range)for row in row_range:    for cell in row:        print(cell.value)print("*"

lable,fault-tolerant,wickedfast,andrunsinproductioninthousandsofcompanies.大致的意思就是,这是一个实时数据处理系统,可以横向扩


 

推荐阅读(点击即可跳转阅读)

支持windows系统; xlwings安装成功后,如果运行提示报错“ImportError:nomodulenamedwin32api”,请再安装pypiwin32或者pywin32包; w

 

 ws1[1:3]print(row_range)for row in row_range:    for cell in row:        print(cell.value)print("*"

lable,fault-tolerant,wickedfast,andrunsinproductioninthousandsofcompanies.大致的意思就是,这是一个实时数据处理系统,可以横向扩

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