注： 本篇翻译自 scotch.io 。

Apache Kafka 是什么？

Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，其简化了不同数据系统的集成。流指的是一个数据管道，应用能够通过流不断地接收数据。Kafka 作为流处理系统主要有两个用处：

数据集成： Kafka 捕捉事件流或数据变化流，并将这些数据送给其它数据系统，如关系型数据库，键值对数据库或者数据仓库。

流处理：Kafka接收事件流并保存在一个只能追加的队列里，该队列称为日志(log)。日志里的信息是不可变的，因此支持连续实时的数据处理和流转换，并使结果在系统级别可访问。

相比于其它技术，Kafka 拥有更高的吞吐量，内置分区，副本和容错率。这些使得 Kafka 成为大规模消息处理应用的良好解决方案。

Kafka 系统有三个主要的部分：

生产者(Producer)： 产生原始数据的服务。

中间人(Broker): Kafka 是生产者和消费者之间的中间人，它使用API来获取和发布数据。

消费者(Consumer): 使用中间人发布的数据的服务。

访问 Kafka 官网获取更详细信息。

项目

我们将要搭建一个简单的流处理应用，其中生产者将把一个视频文件流传送给消费者，最后在浏览器页面上显示。该项目是为了展示Kafka的数据集成和流处理。

依赖

该项目介绍了 Kafka 和 消息处理。读者需要对 Python 有基本的了解。

Python 基础知识

Python 3

Kafka

Virtualenv

pip

安装 Kafka

Mac 安装: brew install kafka安装后启动： brew services start kafka

Linux 安装指南

Kafka 默认端口为 9092

配置环境

我们的项目将包括：

视频文件： 作为源数据，建议使用 5mb 以下的 mp4 文件。

简单的生产者，能将视频图像发送给 Kafka

消费者： 获取数据并展示在浏览器页面上

Kafka： 作为中间人

创建项目路径：

$ mkdir kafka && cd kafka

创建虚拟环境并启用：

$ virtualenv env && source env/bin/activate

安装需要的依赖包，我们将使用 Flask 和 opencv

pip install kafka-python opencv-python Flask

创建生产者

生产者是给 Kafka 中间人发送消息的服务。值得注意的是，生产者并不关注最终消费或加载数据的消费者。

创建生产者：

创建一个 producer.py 文件并添加如下代码：

# producer.py

import time

import cv2

from kafka import SimpleProducer, KafkaClient

# connect to Kafka

kafka = KafkaClient('localhost:9092')

producer = SimpleProducer(kafka)

# Assign a topic

topic = 'my-topic'

创建消息：

消息将由二进制的图片组成。 OpenCV 能够读取视频文件并转换成二进制。我们需要创建一个函数，用于在发送消息给 Kafka 前读取视频文件并转换成二进制。将视频文件放置在与生产者相同路径下。

发送消息：

Kafka 消息是二进制字符串格式(byte)，所以图像在发送前需要被编码。

以下是完整的生产者代码：

# producer.py

import time

import cv2

from kafka import SimpleProducer, KafkaClient

# connect to Kafka

kafka = KafkaClient('localhost:9092')

producer = SimpleProducer(kafka)

# Assign a topic

topic = 'my-topic'

def video_emitter(video):

# Open the video

video = cv2.VideoCapture(video)

print(' emitting.....')

# read the file

while (video.isOpened):

# read the image in each frame

success, image = video.read()

# check if the file has read to the end

if not success:

break

# convert the image png

ret, jpeg = cv2.imencode('.png', image)

# Convert the image to bytes and send to kafka

producer.send_messages(topic, jpeg.tobytes())

# To reduce CPU usage create sleep time of 0.2sec

time.sleep(0.2)

# clear the capture

video.release()

print('done emitting')

if __name__ == '__main__':

video_emitter('video.mp4')

生产者就完成了。

创建消费者

消费者监听并消费来自 Kafka 中间人的消息。我们的消费者应该监听 my-topic 主题的消息并将消息展示。我们将使用 Flask 微框架来展示接收到的视频图像。

持续监听：

消费者将持续监听来自 Kafka 的消息更新和创建广播。我们将使用生成器来保持连接。生成器是用来生成结果序列而非单个结果的循环。由于图像是被序列地发送，我们的响应也将使用 multipart/x-mixed-replace mime type。

以下是消费者代码(consumer.py)：

from flask import Flask, Response

from kafka import KafkaConsumer

#connect to Kafka server and pass the topic we want to consume

consumer = KafkaConsumer('my-topic', group_id='view', bootstrap_servers=['0.0.0.0:9092'])

#Continuously listen to the connection and print messages as recieved

app = Flask(__name__)

@app.route('/')

def index():

# return a multipart response

return Response(kafkastream(),

mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

def kafkastream():

for msg in consumer:

yield (b'--frame\r\n'

b'Content-Type: image/png\r\n\r\n' + msg.value + b'\r\n\r\n')

if __name__ == '__main__':

app.run(host='0.0.0.0', debug=True)

运行项目

确保 Kafka 在运行： brew services start kafka

打开两个终端，在第一个终端中运行生产者：

(env)$ python producer.py

在第二个终端运行消费者：

(env)$ python consumer.py

这将会运行我们的 Flask 服务器。接下来打开浏览器查看链 http://0.0.0.0:5000 。

观察结果

刷新浏览器并不会重头开始播放视频。 Kafka 使用 offset 来记录消费者的日志读取位置。

如果浏览器在播放视频的时候被关闭，下次再打开浏览器输入链接后，视频将会从断点继续播放。

播放视频的时候不需要生产者在运行， Kafka 将保存消息，并当消费者需要的时候提供消息。

当生产者和消费者同时运行的时候图像几乎是实时传送到消费者。

视频处理是线性的。

消息共享能够减少生产者需要发送图像的次数。

何处使用 Kafka？

微框架： Kafka 是众多需要彼此持续异步通信的微服务间的最好管道。

数据库： 为了防止将数据仓库中的数据整个导出，可以创建 Kafka 生产者和消费者用于保存和监测数据库发生的改变。

数据收集处理：网站内置的生产者可以实时收集点击事件或访问量。

传感器和其它硬件数据。

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总结

Kafka 是一个快速、可扩展、使用简单的分布式流处理系统。要使用 Kafka 需要知道：

生产者将发布消息给中间人的消息主题。

消费者需要监听中间人发布的消息主题。

我们创建了一个简单的流应用，展示了使用流数据的好处，如此使用如何快速以及 Kafka 如何被作为中间人。

希望你已经知道了如何使用 Kafka。