【python】Kafka介绍及confluent-kafka的使用_python_confluent_kafka使用

kafka介绍

kafka是高效的数据流处理平台。可以理解为数据的写入和读取的“中转站”。

相关概念

• Broker
  一个broker对应一个kafka实例，可以分别在多台服务器上各启动一个broker， 也可在一个服务器上启动多个broker。

• Topic
  消息的主题，一个broker可有多个topic。

• Partition
  每个Topic中的信息可以分配在多个Partition中，有利于高效消费和后续的管理和扩展

• Producer
  生产者，即数据来源

• Consumer
  数据消费者

• Consumer Group
  不同的Consumer可以分在相同的group中，在同一个group中，不同的consumer消费同一个Topic的不同partition的信息。这样能保证统一topic的信息不会被重复消费。
  因此consumer数量如果能正好等于partition数量，能高效读取数据，但若consumer数量大于partition数量，会有部分consumer没有被利用起来，因为同一个partition不能被多个consumer消费。

• Leader和Replication
  对于partition而言，每个partition在不同的broker上都有存储，但会选择某个broker的partition作为Leader， 其余的作为Replication。
  producer写入数据时仅会写入leader中，replication会主动从leader中pull数据进行备份，同理consumer读取数据时也是只从leader中读取。当leader所在broker宕机时，kafka会从replication中选取broker作为新的leader，由此保证数据不丢失和高效读取。

• Segment
  在一个Parition中会有多个segment，每个segment一般包含这三样东西：index、timeIndex、log。其中index和
  timeIndex用于索引，log中存放数据信息。每segment中有会有一条或多条信息。
  运用分段和索引的方法检索信息能提高数据查询效率。

• Offset
  用于确定每条信息在partition中的位置。

confluent-kafka的使用

kafka提供了包括C、Java、Python等多种语言接口，在本次使用中我主要进行Consumer端的开发，使用的是python的confluent_kafka库。