【发布时间】:2019-02-08 10:54:10
【问题描述】:
对于我的学士学位论文,我正在尝试使用与 kafka 的 http 连接来发送机器数据(在本例中是使用 python 脚本发送的历史数据)。 我正在使用在 windows 系统上运行在 docker 中的融合平台。
我尝试使用 python 脚本将数据发送到 REST 代理。起初,我收到了有关我能够解决的数据类型的错误响应。
import pandas as pd
import csv, os, json, requests, time, datetime, copy, sys
if len(sys.argv) > 1:
bgrfc_value = str(sys.argv[1])
else:
print("No arguments for bgrfc given, defaulting to 'false'")
bgrfc_value = 'false'
if len(sys.argv) > 2:
filePath = str(sys.argv[2])
else:
filePath = "path"
if len(sys.argv) > 3:
batchSize = int(float(str(sys.argv[3])))
else:
batchSize = 10
# Build skeleton JSON
basejson = {"message": {"meta" : "", "data": ""}}
#metajson = [{'meta_key' : 'sender', 'meta_value': 'OPCR'},
# {'meta_key' : 'receiver', 'meta_value': 'CAT'},
# {'meta_key' : 'message_type', 'meta_value': 'MA1SEK'},
# {'meta_key' : 'bgrfc', 'meta_value': bgrfc_value}]
#basejson['message']['meta'] = metajson
url = "http://127.0.0.1:8082/"
headers = {'Content-Type':'application/json','Accept':'application/json'}
def assign_timestamps(batch):
newtimestamps = []
oldtimestamps = []
# Batch timestamps to list, add 10 newly generated timestamps to a list
for item in batch['tag_tsp'].values.tolist():
newtimestamps.append(datetime.datetime.now())
oldtimestamps.append(datetime.datetime.strptime(str(item), "%Y%m%d%H%M%S.%f"))
# Sort old timestamps without sorting the original array to preserve variance
temp = copy.deepcopy(oldtimestamps)
temp.sort()
mrtimestamp = temp[0]
# Replicate variance of old timestamps into the new timestamps
for x in range(batchSize):
diff = mrtimestamp - oldtimestamps[x]
newtimestamps[x] = newtimestamps[x] - diff
newtimestamps[x] = newtimestamps[x].strftime("%Y%m%d%H%M%S.%f")[:-3]
# Switch old timestamps with new timestamps
batch['tag_tsp'] = newtimestamps
return batch
# Build and send JSON, wait for a sec
def build_json(batch):
assign_timestamps(batch)
batchlist = []
for index, row in batch.iterrows():
batchlist.append(row.to_dict())
basejson['message']['data'] = batchlist
print(basejson)
req = requests.post(url, json = json.loads(json.dumps(basejson)), headers = headers)
print(req.status_code)
time.sleep(1)
while(True):
df = pd.read_csv(filePath, sep=";", parse_dates=[2], decimal=",", usecols = ['SENSOR_ID', 'KEP_UTC_TIME', 'VALUE'], dtype={'SENSOR_ID': object})
df = df[::-1]
df.rename(columns={'SENSOR_ID' : 'ext_id', 'KEP_UTC_TIME' : 'tag_tsp', 'VALUE' : 'tag_value_int'}, inplace=True)
# Fill list with batches of 10 rows from the df
list_df = [df[ i:i + batchSize] for i in range(0, df.shape[0], batchSize)]
for batch in list_df:
build_json(batch)
脚本发送数据,但作为响应,我得到状态码 500。
【问题讨论】:
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你知道Kafka有Python客户端库吗?
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我听说有用于 kafka 的 python 库,但我还没有将它们视为我的问题的解决方案,因为我的论文任务的定义是数据是通过 http 连接提供的。据我了解,kafka 的 python 库不会帮助我解决这个问题。如果我错了,请告诉我。
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Python 库将使用原生 Kafka 协议,该协议比 HTTP 更高效。如果您必须使用 HTTP,请坚持使用 REST 代理。
标签: python json apache-kafka confluent-platform kafka-rest