thanhdanhsenna
New member
## Cách tiêu thụ tin nhắn kafka bằng Python
Kafka là một nền tảng phát trực tuyến phân tán cho phép bạn xuất bản và đăng ký các luồng dữ liệu.Nó thường được sử dụng để phân tích thời gian thực và xử lý sự kiện.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tiêu thụ các tin nhắn Kafka với Python.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một cụm kafka chạy trên máy cục bộ của bạn hoặc trên đám mây.
* [Thư viện máy khách Python Kafka] (kafka-python).
* [Thư viện yêu cầu] (requests).
### Tạo người tiêu dùng kafka
Bước đầu tiên là tạo ra một người tiêu dùng Kafka.Điều này có thể được thực hiện bằng lớp `kafkaconsumer` từ thư viện máy khách Python Kafka.
`` `Python
từ Kafka Nhập Kafkaconsumer
người tiêu dùng = kafkaconsumer ('my-topic',
bootstrap_servers = 'localhost: 9092',
auto_offset_reset = 'sớm nhất')
`` `
Trình xây dựng `kafkaconsumer` thực hiện các đối số sau:
* `Chủ đề`: Tên của chủ đề để tiêu thụ từ.
* `bootstrap_servers`: một danh sách các nhà môi giới kafka để kết nối.
* `auto_offset_reset`: Chính sách đặt lại bù để sử dụng.Mặc định là `` Ít nhất ', có nghĩa là người tiêu dùng sẽ bắt đầu đọc từ đầu chủ đề.
### Tiêu thụ tin nhắn
Khi bạn đã tạo ra một người tiêu dùng kafka, bạn có thể bắt đầu tiêu thụ tin nhắn.Điều này có thể được thực hiện bằng phương pháp `poll ()`.
`` `Python
Đối với tin nhắn trong người tiêu dùng:
in (message.value)
`` `
Phương thức `poll ()` trả về một trình tạo của các đối tượng `ConsilerRecord`.Mỗi đối tượng `ConsumerRecord` chứa các thông tin sau:
* `Chủ đề`: Tên của chủ đề mà thông điệp đã được xuất bản.
* `Phân vùng`: Phân vùng mà thông điệp đã được xuất bản.
* `offset`: phần bù của thông báo trong phân vùng.
* `key`: khóa của tin nhắn.
* `value`: giá trị của tin nhắn.
### Lỗi xử lý
Điều quan trọng là phải xử lý các lỗi khi tiêu thụ tin nhắn kafka.Lớp `kafkaconsumer` cung cấp một số phương thức để xử lý các lỗi, bao gồm:
* `on_error ()`: Phương thức này được gọi khi xảy ra lỗi.
* `Close ()`: Phương thức này đóng người tiêu dùng và phát hành bất kỳ tài nguyên nào mà nó đang sử dụng.
Bạn có thể sử dụng phương thức `on_error ()` để đăng nhập lỗi hoặc thực hiện hành động khác, chẳng hạn như khởi động lại người tiêu dùng.
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách tiêu thụ các tin nhắn Kafka với Python.Bạn đã tạo ra một người tiêu dùng kafka, tin nhắn tiêu thụ và xử lý lỗi.Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo [tài liệu Kafka] (https://kafka.apache.org/documentation/).
## hashtags
* #Kafka
* #Python
* #Streaming
* #Xử lý sự kiện
* #dữ liệu lớn
=======================================
## How to Consume Kafka Messages with Python
Kafka is a distributed streaming platform that allows you to publish and subscribe to streams of data. It is often used for real-time analytics and event processing. In this tutorial, we will show you how to consume Kafka messages with Python.
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A Kafka cluster running on your local machine or in the cloud.
* The [Python Kafka client library](https://pypi.org/project/kafka-python/).
* The [requests library](https://pypi.org/project/requests/).
### Create a Kafka Consumer
The first step is to create a Kafka consumer. This can be done using the `KafkaConsumer` class from the Python Kafka client library.
```python
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer('my-topic',
bootstrap_servers='localhost:9092',
auto_offset_reset='earliest')
```
The `KafkaConsumer` constructor takes the following arguments:
* `topic`: The name of the topic to consume from.
* `bootstrap_servers`: A list of Kafka brokers to connect to.
* `auto_offset_reset`: The offset reset policy to use. The default is `earliest`, which means that the consumer will start reading from the beginning of the topic.
### Consume Messages
Once you have created a Kafka consumer, you can start consuming messages. This can be done using the `poll()` method.
```python
for message in consumer:
print(message.value)
```
The `poll()` method returns a generator of `ConsumerRecord` objects. Each `ConsumerRecord` object contains the following information:
* `topic`: The name of the topic that the message was published to.
* `partition`: The partition that the message was published to.
* `offset`: The offset of the message in the partition.
* `key`: The key of the message.
* `value`: The value of the message.
### Handle Errors
It is important to handle errors when consuming Kafka messages. The `KafkaConsumer` class provides a number of methods for handling errors, including:
* `on_error()`: This method is called when an error occurs.
* `close()`: This method closes the consumer and releases any resources that it is using.
You can use the `on_error()` method to log errors or to take other action, such as restarting the consumer.
### Conclusion
In this tutorial, you learned how to consume Kafka messages with Python. You created a Kafka consumer, consumed messages, and handled errors. For more information, please refer to the [Kafka documentation](https://kafka.apache.org/documentation/).
## Hashtags
* #Kafka
* #Python
* #Streaming
* #Event-processing
* #Big-data
Kafka là một nền tảng phát trực tuyến phân tán cho phép bạn xuất bản và đăng ký các luồng dữ liệu.Nó thường được sử dụng để phân tích thời gian thực và xử lý sự kiện.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tiêu thụ các tin nhắn Kafka với Python.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một cụm kafka chạy trên máy cục bộ của bạn hoặc trên đám mây.
* [Thư viện máy khách Python Kafka] (kafka-python).
* [Thư viện yêu cầu] (requests).
### Tạo người tiêu dùng kafka
Bước đầu tiên là tạo ra một người tiêu dùng Kafka.Điều này có thể được thực hiện bằng lớp `kafkaconsumer` từ thư viện máy khách Python Kafka.
`` `Python
từ Kafka Nhập Kafkaconsumer
người tiêu dùng = kafkaconsumer ('my-topic',
bootstrap_servers = 'localhost: 9092',
auto_offset_reset = 'sớm nhất')
`` `
Trình xây dựng `kafkaconsumer` thực hiện các đối số sau:
* `Chủ đề`: Tên của chủ đề để tiêu thụ từ.
* `bootstrap_servers`: một danh sách các nhà môi giới kafka để kết nối.
* `auto_offset_reset`: Chính sách đặt lại bù để sử dụng.Mặc định là `` Ít nhất ', có nghĩa là người tiêu dùng sẽ bắt đầu đọc từ đầu chủ đề.
### Tiêu thụ tin nhắn
Khi bạn đã tạo ra một người tiêu dùng kafka, bạn có thể bắt đầu tiêu thụ tin nhắn.Điều này có thể được thực hiện bằng phương pháp `poll ()`.
`` `Python
Đối với tin nhắn trong người tiêu dùng:
in (message.value)
`` `
Phương thức `poll ()` trả về một trình tạo của các đối tượng `ConsilerRecord`.Mỗi đối tượng `ConsumerRecord` chứa các thông tin sau:
* `Chủ đề`: Tên của chủ đề mà thông điệp đã được xuất bản.
* `Phân vùng`: Phân vùng mà thông điệp đã được xuất bản.
* `offset`: phần bù của thông báo trong phân vùng.
* `key`: khóa của tin nhắn.
* `value`: giá trị của tin nhắn.
### Lỗi xử lý
Điều quan trọng là phải xử lý các lỗi khi tiêu thụ tin nhắn kafka.Lớp `kafkaconsumer` cung cấp một số phương thức để xử lý các lỗi, bao gồm:
* `on_error ()`: Phương thức này được gọi khi xảy ra lỗi.
* `Close ()`: Phương thức này đóng người tiêu dùng và phát hành bất kỳ tài nguyên nào mà nó đang sử dụng.
Bạn có thể sử dụng phương thức `on_error ()` để đăng nhập lỗi hoặc thực hiện hành động khác, chẳng hạn như khởi động lại người tiêu dùng.
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách tiêu thụ các tin nhắn Kafka với Python.Bạn đã tạo ra một người tiêu dùng kafka, tin nhắn tiêu thụ và xử lý lỗi.Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo [tài liệu Kafka] (https://kafka.apache.org/documentation/).
## hashtags
* #Kafka
* #Python
* #Streaming
* #Xử lý sự kiện
* #dữ liệu lớn
=======================================
## How to Consume Kafka Messages with Python
Kafka is a distributed streaming platform that allows you to publish and subscribe to streams of data. It is often used for real-time analytics and event processing. In this tutorial, we will show you how to consume Kafka messages with Python.
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A Kafka cluster running on your local machine or in the cloud.
* The [Python Kafka client library](https://pypi.org/project/kafka-python/).
* The [requests library](https://pypi.org/project/requests/).
### Create a Kafka Consumer
The first step is to create a Kafka consumer. This can be done using the `KafkaConsumer` class from the Python Kafka client library.
```python
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer('my-topic',
bootstrap_servers='localhost:9092',
auto_offset_reset='earliest')
```
The `KafkaConsumer` constructor takes the following arguments:
* `topic`: The name of the topic to consume from.
* `bootstrap_servers`: A list of Kafka brokers to connect to.
* `auto_offset_reset`: The offset reset policy to use. The default is `earliest`, which means that the consumer will start reading from the beginning of the topic.
### Consume Messages
Once you have created a Kafka consumer, you can start consuming messages. This can be done using the `poll()` method.
```python
for message in consumer:
print(message.value)
```
The `poll()` method returns a generator of `ConsumerRecord` objects. Each `ConsumerRecord` object contains the following information:
* `topic`: The name of the topic that the message was published to.
* `partition`: The partition that the message was published to.
* `offset`: The offset of the message in the partition.
* `key`: The key of the message.
* `value`: The value of the message.
### Handle Errors
It is important to handle errors when consuming Kafka messages. The `KafkaConsumer` class provides a number of methods for handling errors, including:
* `on_error()`: This method is called when an error occurs.
* `close()`: This method closes the consumer and releases any resources that it is using.
You can use the `on_error()` method to log errors or to take other action, such as restarting the consumer.
### Conclusion
In this tutorial, you learned how to consume Kafka messages with Python. You created a Kafka consumer, consumed messages, and handled errors. For more information, please refer to the [Kafka documentation](https://kafka.apache.org/documentation/).
## Hashtags
* #Kafka
* #Python
* #Streaming
* #Event-processing
* #Big-data
