使用Python掌握Apache Kafka應當了解的3個庫分別是哪些

本篇文章給大家分享的是有關使用Python掌握Apache Kafka應當了解的3個庫分別是哪些，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

Apache Kafka是一個分布式流平臺，可以實時發布，訂閱，存儲和處理消息。 其基于拉式的體系結構減輕了重負載對服務的壓力，使其易于擴展。  它以低延遲將大量數據從源移動到目的地。

關于推與拉架構的思考

我最近與人們討論了不同服務架構的優缺點…

Kafka是基于JVM的平臺，因此客戶端的主流編程語言是Java。  但是，隨著社區的蓬勃發展，高質量的開源Python客戶端也已面世，并已用于生產中。

在本文中，我將介紹最著名的Python Kafka客戶端：kafka-python，pykafka和confluent-kafka并進行比較。  最后，我將對每個圖書館的利弊發表自己的看法。

我們為什么要Kafka?

首先是第一件事。 為什么選擇Kafka? Kafka旨在增強事件驅動的體系結構。 它通過提供高吞吐量，低延遲，高耐用性和高可用性解決方案來增強體系結構。  (這并不意味著您可以同時擁有所有它們，總會有一個權衡。閱讀此白皮書以了解更多信息。)

如何為高性能和低延遲部署和優化Kafka

Apache Kafka®是一個功率流處理平臺，他的白皮書討論了如何針對以下情況優化Kafka部署：

除了其高性能外，另一個吸引人的功能是發布/訂閱模型，其中發件人沒有專門向收件人發送郵件。 而是根據主題將郵件傳遞到收件人可以訂閱的集中位置。

這樣，我們可以輕松地將應用程序解耦并擺脫整體設計。 讓我們看一個例子，了解為什么去耦效果更好。

您創建的網站需要將用戶活動發送到某個地方，因此您可以編寫從網站到實時監控儀表板的直接連接。 這是一個簡單的解決方案，效果很好。  有一天，您決定將用戶活動存儲在數據庫中以備將來分析。 因此，您將另一個直接數據庫連接寫入到您的網站。  同時，您的網站越來越多的流量，并且您想通過添加警報服務，實時分析服務等來增強它的功能。

您的架構最終將像這樣。 諸如大量代碼倉庫，安全性問題，可伸縮性問題和可維護性問題之類的問題將傷害您。

> Architecture without decoupling (Created by Xiaoxu Gao)

您需要一個中心來分隔具有不同角色的應用程序。 對于創建事件的應用程序，我們稱它們為生產者。 他們將事件發布到集中式中心。  每個事件(即消息)都屬于一個主題。 消費者位于樞紐的另一側。 他們從中心訂閱了他們需要的主題，而無需直接與制作人交談。

有了此模型，就可以輕松擴展和維護體系結構。 工程師可以將更多精力放在核心業務上。

> Architecture with decoupling (Created by Xiaoxu Gao)

簡而言之，Kafka設置

您可以從官方網站下載Apache Kafka。 快速入門可幫助您在10秒鐘內啟動服務器。

您也可以從Confluent平臺下載Apache Kafka。 它是迄今為止最大的面向Kafka的流數據平臺。  它為個人和企業提供了一系列圍繞Kafka的基礎架構服務，以便將數據作為實時流提供。 創始人是最初創建Apache Kafka的團隊的成員。

每臺Kafka服務器都稱為代理，您可以以獨立模式運行它或形成集群。 除了Kafka，我們還需要Zookeeper存儲有關Kafka的元數據。  Zookeeper的行為就像協調器一樣，負責管理分布式系統中每個代理的狀態。

> Kafka setup (Created by Xiaoxu Gao)

假設我們已經與1位Zookeeper和1位Kafka經紀人建立了基礎架構。 現在該連接了! 原始的Java客戶端提供5個API：

• 生產者API：將消息發布到Kafka集群中的主題。

• 使用者API：使用來自Kafka集群中主題的消息。

• Streams API：使用主題中的消息，并將其轉換為Kafka集群中的其他主題。 這些操作可以是過濾，聯接，映射，分組等。

• 連接API：無需編碼即可直接將Kafka群集連接到源系統或接收器系統。 該系統可以是文件，關系數據庫，Elasticsearch等。

• 管理員API：管理和檢查Kafka集群中的主題和代理。

Kafka的Python庫

在Python世界中，已經實現了5個API中的3個，分別是Producer API，Consumer API和Admin API。  Python中還沒有這樣的Kafka Stream API，但是很好的替代方法是Faust。

本節中的測試是基于本地安裝的1個Zookeeper和1個Kafka代理執行的。 這與性能調整無關，所以我主要使用該庫提供的默認配置。

Kafka-Python

kafka-python的設計功能非常類似于官方的Java客戶端，并帶有大量pythonic接口。 最好與Kafka 0.9+版本一起使用。  第一版發布于2014年3月。正在積極維護中。

安裝

pip install kafka-python

每個消息都是通過send()異步發送的。 調用時，它將記錄添加到緩沖區并立即返回。 這使生產者可以以批處理方式將記錄發送到Kafka經紀人以提高效率。  異步可以極大地提高速度，但是我們還應該了解以下幾點：

• 在異步模式下，不能保證排序。 您無法控制Kafka經紀人何時確認(確認)每封郵件。

• 為生產者提供成功回調和失敗回調是一個好習慣。 例如，您可以在成功回調中編寫信息日志消息，而在失敗回調中編寫異常日志消息。

• 由于無法保證順序，因此在回調中收到異常之前，可能會發送額外的消息。

如果要避免這些問題，可以選擇同步發送消息。 send()的返回是FutureRecordMetadata。 通過執行future.get(timeout  = 60)，生產者將被阻止最多60秒鐘，直到代理成功確認消息為止。 缺點是速度，與異步模式相比，它相對較慢。

消費者

使用者實例是一個Python迭代器。 消費者類的核心是poll()方法。 它允許使用者繼續從主題中提取消息。  它的輸入參數timeout_ms之一默認為0，這意味著該方法將立即返回所有在緩沖區中拉出并可用的記錄。 您可以增加timeout_ms以返回更大的批次。

默認情況下，每個使用者都是一個無限的偵聽器，因此它不會停止運行，直到程序中斷。 但另一方面，您可以根據收到的消息停止使用者。  例如，您可以退出循環并在達到某個偏移量時關閉使用者。

也可以將使用者分配給一個分區或來自多個主題的多個分區。

這是kafka-python庫的測試結果。 每個消息的大小為100字節。 生產者的平均吞吐量為1.4MB / s。 使用者的平均吞吐量為2.8MB /  s。

Confluent-kafka

Confluent-kafka是Python的高性能Kafka客戶端，它利用高性能C客戶端librdkafka。 從1.0版開始，這些作為PyPi上的OS  X和Linux的獨立二進制輪分發。 它支持Kafka 0.8+版本。 第一版發布于2016年5月。正在積極維護中。

安裝

對于OS X和Linux，軟件包中包括librdkafka，需要單獨安裝。

pip install confluent-kafka

對于Windows用戶，在我撰寫本文時，confluent-kafka尚未在Windows上支持Python3.8二進制輪子。  您將遇到librdkafka的問題。 請查看他們的發行說明，該說明正在積極開發中。 另一種解決方案是降級到Python3.7。

Confluent-kafka在速度方面具有令人難以置信的性能。 API的設計有點類似于kafka-python。  您可以通過將flush()放入循環中來使其同步。

消費者

confluent-kafka中的Consumer API需要更多代碼。 您無需自己處理高級循環方法(例如，消耗())，而需要自己處理while循環。  我建議您創建自己的consump()，它實際上是一個Python生成器。 只要有一條消息被拉出并且在緩沖區中可用，它就會產生該消息。

這樣，主要功能將變得干凈，您可以自由控制消費者的行為。 例如，您可以在consumpt()中定義一個"會話窗口"。  如果在X秒鐘內未提取任何消息，則使用者將停止。 或者，您可以添加標志infinite = True作為輸入參數，以控制使用者是否應為無限偵聽器。

這是confluent-kafka庫的測試結果。 每個消息的大小為100字節。 生產者的平均吞吐量為21.97MBps。  消費者的平均吞吐量為16.8?28.7MB / s。

PyKafka

PyKafka是Python的程序員友好的Kafka客戶端。  它包括Kafka生產者和使用者的Python實現，可以選擇由基于librdkafka的C擴展支持。 它支持Kafka 0.82+版本。  第一版發布于2012年8月，但自2018年11月以來未進行過更新。

安裝

pip install pykafka

該軟件包不附帶librdkafka，您需要在所有操作系統中分別安裝。

pykafka具有KafkaClient接口，該接口涵蓋了ProducerAPI和Consumer API。

消息可以異步和同步模式發送。  我發現pykafka會修改某些生產者配置(例如linger_ms和min_queued_messages)的默認值，這會對發送少量數據產生影響。

您可以將其與Apache Kafka網站上的默認配置進行比較。

如果要獲取每個消息的回調，請確保將min_queued_messages更改為1，否則如果數據集小于70000，則不會收到任何報告。

> pykafka-producer-config

消費者

您可以從KafkaClinet界面獲取SimpleConsumer。  這類似于kafka-python，其中民意調查被包裝在SimpleConsumer類中。

這是pykafka庫的測試結果。 每個消息的大小為100字節。 生產者的平均吞吐量為2.1MB / s。 使用者的平均吞吐量為1.57MB /  s。

結論

到目前為止，我已經解釋了每個庫的Producer API和Consumer API。 就Admin  API而言，kafka-python和confluent-kafka確實提供了顯式的Admin API。  您可以在要創建主題的單元測試中使用它，然后在執行下一個測試之前將其刪除。 此外，如果您想使用Python構建Kafka監控儀表板，則Admin  API可以幫助您檢索集群和主題的元數據。

Confluent-kafka：

毫無疑問，Confluent-kafka在這三個庫中表現最佳。 該API的設計經過精心設計，參數與原始Apache Kafka相同的名稱和默認值。  您可以輕松地將其鏈接到原始參數。 就個人而言，我喜歡自定義消費者行為的靈活性。 Confluent也正在積極開發和支持它。

缺點是Windows用戶可能需要花費一些時間才能使其工作。 并且由于C擴展，調試可能很棘手。

kafka-python：

kafka-python是沒有C擴展的純Python庫。 該API經過精心設計，對于初學者來說很容易使用。 這也是一個積極開發的項目。

python-kafka的缺點是它的速度。 如果您確實關心性能，建議您改用confluent-kafka。

pykafka：

與kafka-python和conflunet-kafka相比，pykafka的開發活動較少。  該版本的歷史記錄表明，自2018年11月以來尚未進行過更新。此外，pykafka具有不同的API設計，并使用了不同的默認參數，這可能不是第一次。

以上就是使用Python掌握Apache Kafka應當了解的3個庫分別是哪些，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。