包含pythonjsonkafka的詞條

本文目錄一覽：

• 1、大數據需要掌握哪些技能
• 2、Python培訓哪裡最好？
• 3、python 消費kafka 寫入es 小記
• 4、如何在kafka-python和confluent-kafka之間做出選擇
• 5、數據分析需要掌握哪些知識?
• 6、Python培訓班一般都有什麼上課內容?

大數據需要掌握哪些技能

大數據技術體系龐大，包括的知識較多

1、學習大數據首先要學習Java基礎

Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發基於常用的高級語言。而且不論是學hadoop，

2、學習大數據必須學習大數據核心知識

Hadoop生態系統;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線分析Spark、Python語言;數據實時分析Storm;消息訂閱分發系統Kafka等。

3、學習大數據需要具備的能力

數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

4、學習大數據可以應用的領域

大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用範圍非常廣泛。

Python培訓哪裡最好？

那麼為了避免這種情況的出現，我們可以參照以下幾種篩選方法，選出適合自己的培訓機構。

一、看培訓機構的品牌、信譽和歷史

隨著Python的火熱，出現了很多新的Python培訓機構。這些培訓機構多是應市場的需求而出現，缺乏培訓的經驗積累和歷史沉澱。培訓機構品牌和信譽相當重要，這是給學員的首要保障。

二、千萬要看講師水平

Python培訓的講師選擇是你必須要仔細分析的。不管是足夠的工作經驗，還是足夠的教學經驗都是必不可少的，缺一不可。

還有不少黑心培訓學校為了節約成本，不管學生能否切實掌握Python開發技能，低價聘請新手Python開發者當講師，或者讓其他學科講師現學Python充當講師，耽誤了無數學生的未來。

三、環境和氛圍很重要

在選擇培訓課程時，不能簡單地認為「貴的就是好的」。可能大家也知道「孟母三遷」的故事。而且，環境可以造就人，但也可能毀掉一個人。可見環境對大家的Python學習影響很大。

而且，如果沒有良好的學習氛圍，你還有心情學習下去嗎?此外，你也可以要求Python培訓機構提供試聽的機會。

四、要看是否有實操機會

如果你參加了Python培訓機構卻只會理論，不懂實際操作，請問還有哪家公司會用你呢?因此實操項目對於學員來說尤為重要。

還有，項目實戰一定要是根據企業用人需要研發的。如果都是在潮流之外的，甚至已經被淘汰的Python技術，學得再好又有什麼用呢?

五、了解自身所需，不被價格左右

學員在選擇培訓機構前必須想清楚課程的設置是否適合自己，老師的經歷是否能滿足職業生涯發展或企業解決方案……主動考慮清楚而非被動地入座。

在選擇培訓機構時，不要受到培訓費用的影響,貴的不一定是好的，相對便宜的也不一定是壞的，關鍵是是否適合自己的需要。

另外，題主還提到：不知道*男孩、*cto這兩家怎麼樣，不知道兩個是不是同一家。我只想說，一定要去實地考察，試學一兩個星期看看。

這樣你才能知道機構的學習氛圍，老師是不是認真負責，才能真正了解自己是否適合從事Python方面的工作。

有些培訓機構只重視臨時利益，教學質量差，”一鎚子交易”現象嚴峻。還有一些Python培訓機構既沒有標準化教材及教學方法，沒有正規教師，更沒有契合市場主流的培訓課程。搗亂了市場秩序，也極大地影響了培訓業的健康發展。

在這裡，還想跟你說一點：正所謂「師傅領進門，修行靠個人」，所以如果你自己不花時間，不肯下功夫苦學，無論Python培訓機構再怎麼好，也不能保證你找到好工作。

python 消費kafka 寫入es 小記

# -*- coding: utf8 -*-

# __author__ = ‘小紅帽’

# Date: 2020-05-11

“””Naval Fate.

Usage:

        py_kafka_protobuf_consume.py –bootstrap-servers=host:port,host2:port2.. –groupId=groupId –topic=topic_name –es-servers=host:port –index=schema –type=doc –id=order_id

        py_kafka_protobuf_consume.py -h | –help

        py_kafka_protobuf_consume.py –version

Options:

        -h –help                                      列印幫助信息.

        –bootstrap_servers=host:port,host2:port2..  kafka servers

        –groupId=groupId                            kafka消費組

        –topic=topic_name                            topic名稱

        –es-servers=host:port                        ES 地址

        –index=index_name                            ES 索引

        –type=doc ES type

        –id=order_id 指定id主鍵，快速更新

“””

import json

from kafka import KafkaConsumer

from docopt import docopt

from elasticsearch import Elasticsearch

from elasticsearch import helpers

class Kafka_consumer():

    def __init__(self,args):

        self.topic = args[‘–topic’]

        self.bootstrapServers = args[‘–bootstrap-servers’]

        self.groupId = args[‘–groupId’]

        self.id = args[‘–id’]

        self.es_host = args[‘–es-servers’].split(‘:’)[0]

        self.es_port = args[‘–es-servers’].split(‘:’)[1]

        self.es_index = args[‘–index’]

        self.es_type = args[‘–type’]

        self.consumer = KafkaConsumer(

            bootstrap_servers=self.bootstrapServers,

            group_id=self.groupId,

            enable_auto_commit = True,

            auto_commit_interval_ms=5000,

            consumer_timeout_ms=5000

        )

    def consume_data_es(self):

        while True:

            try:

                es = Elasticsearch([{‘host’: self.es_host, ‘port’: self.es_port}], timeout=3600)

                self.consumer.subscribe([self.topic])

                actions=[]

                for message in self.consumer:

                    if message is not None:

                        query = json.loads(message.value)[‘data’][0]

                        action = {

                            “_index”: self.es_index,

                            “_type”: self.es_type,

                            “_id”: json.loads(message.value)[‘data’][0][self.id],

                            “_source”: query

                        }

                        actions.append(action)

                        if len(actions) 50:

                            helpers.bulk(client=es, actions=actions)

                            print(“插入es %s 條數據” % len(actions))

                            actions = []

                if len(actions) 0:

                    helpers.bulk(client=es, actions=actions)

                    print(“等待超時時間，插入es %s 條數據” % len(actions))

                    actions=[]

            except BaseException as e:

                print(e)

if __name__ == ‘__main__’:

    arguments = docopt(__doc__,version=’sbin 1.0′)

    consumer = Kafka_consumer(arguments)

    consumer.consume_data_es()

如何在kafka-python和confluent-kafka之間做出選擇

kafka-python：蠻荒的西部

kafka-python是最受歡迎的Kafka Python客戶端。我們過去使用時從未出現過任何問題，在我的《敏捷數據科學2.0》一書中我也用過它。然而在最近這個項目中，它卻出現了一個嚴重的問題。我們發現，當以文檔化的方式使用KafkaConsumer、Consumer迭代式地從消息隊列中獲取消息時，最終到達主題topic的由Consumer攜帶的消息通常會丟失。我們通過控制台Consumer的分析驗證了這一點。

需要更詳細說明的是，kafka-python和KafkaConsumer是與一個由SSL保護的Kafka服務（如Aiven Kafka）一同使用的，如下面這樣：

kafka_consumer = KafkaConsumer(

topic,

enable_auto_commit=True,

group_id=group_id,

bootstrap_servers=config.kafka.host,

api_version=(0, 10),

security_protocol=’SSL’,

ssl_check_hostname=True,

ssl_cafile=config.kafka.ca_pem,

ssl_certfile=config.kafka.service_cert,

ssl_keyfile=config.kafka.service_key

)

for message in kafka_consumer:

application_message = json.loads(message.value.decode())

…

當以這樣的推薦方式使用時，KafkaConsumer會丟失消息。但有一個變通方案，就是保留所有消息。這個方案是Kafka服務提供商Aiven support提供給我們的。它看起來像這樣：

while True:

raw_messages = consumer.poll(timeout_ms=1000, max_records=5000)

for topic_partition, messages in raw_messages.items():

application_message = json.loads(message.value.decode())

…

雖然這個變通方案可能有用，但README中的方法會丟棄消息使我對其失去興趣。所以我找到了一個替代方案。

confluent-kafka：企業支持

發現coufluent-kafka Python模塊時，我感到無比驚喜。它既能做librdkafka的外封裝，又非常小巧。librdkafka是一個用C語言寫的kafka庫，它是Go和.NET的基礎。更重要的是，它由Confluent公司支持。我愛開源，但是當「由非正式社區擁有或支持」這種方式效果不行的時候，或許該考慮給替代方案印上公章、即該由某個公司擁有或支持了。不過，我們並未購買商業支持。我們知道有人會維護這個庫的軟體質量，而且可以選擇買或不買商業支持，這一點真是太棒了。

用confluent-kafka替換kafka-python非常簡單。confluent-kafka使用poll方法，它類似於上面提到的訪問kafka-python的變通方案。

kafka_consumer = Consumer(

{

“api.version.request”: True,

“enable.auto.commit”: True,

“group.id”: group_id,

“bootstrap.servers”: config.kafka.host,

“security.protocol”: “ssl”,

“ssl.ca.location”: config.kafka.ca_pem,

“ssl.certificate.location”: config.kafka.service_cert,

“ssl.key.location”: config.kafka.service_key,

“default.topic.config”: {“auto.offset.reset”: “smallest”}

}

)

consumer.subscribe([topic])

# Now loop on the consumer to read messages

running = True

while running:

message = kafka_consumer.poll()

application_message = json.load(message.value.decode())

kafka_consumer.close()

現在我們能收到所有消息了。我並不是說kafka-python工具不好，我相信社區會對它的問題做出反應並解決。但從現在開始，我會一直堅持使用confluent-kafka。

開源治理

開源是強大的，但是涉及到複雜的「大數據」和NoSQL工具時，通常需要有一家大公司在背後推動工具的開發。這樣你就知道，如果那個公司可以使用工具，那麼該工具應該擁有很好的基本功能。它的出現可能是非正式的，就像某公司發布類似FOSS的項目一樣，但也可能是正式的，就像某公司為工具提供商業支持一樣。當然，從另一個角度來看，如果一家與開源社區作對的公司負責開發某個工具，你便失去了控制權。你的意見可能無關緊要，除非你是付費客戶。

理想情況是採取開源治理，就像Apache基金會一樣，還有就是增加可用的商業支持選項。這對互聯網上大部分的免費軟體來說根本不可能。限制自己只使用那些公司蓋章批准後的工具將非常限制你的自由。這對於一些商店可能是正確選擇，但對於我們不是。我喜歡工具測試，如果工具很小，而且只專心做一件事，我就會使用它。

信任開源

對於更大型的工具，以上決策評估過程更為複雜。通常，我會看一下提交問題和貢獻者的數量，以及最後一次commit的日期。我可能會問朋友某個工具的情況，有時也會在推特上問。當你進行嗅探檢查後從Github選擇了一個項目，即說明你信任社區可以產出好的工具。對於大多數工具來說，這是沒問題的。

但信任社區可能存在問題。對於某個特定的工具，可能並沒有充分的理由讓你信任社區可以產出好的軟體。社區在目標、經驗和開源項目的投入時間方面各不相同。選擇工具時保持審慎態度十分重要，不要讓理想蒙蔽了判斷。

數據分析需要掌握哪些知識?

數據分析要掌握主流的數據分析方法。

1、事件分析

可以根據用戶在企業APP、網站、小程序等平台上的操作記錄或是行為日誌，來確定用戶在平台上各個板塊之間行為的規律和特點，通過商業智能BI數據分析，研究出用戶的內心需求，對板塊內容進行優化調整，一般會涉及瀏覽頁面、點擊元素、訪問板塊等。

2、熱力圖分析

和事件分析類似，熱力圖一般指用戶訪問企業網站、APP和小程序時，會在一些元素和板塊進行停留，根據這些在元素和板塊上的點擊次數、點擊率、訪問次數、訪問人數等，通過商業智能BI以高亮圖形形式進行顯示，可以方便識別用戶行為，優化邏輯。

數據分析-派可數據商業智能BI

3、留存分析

留存一般在運營工作中比較常見，可以用來衡量企業提供的產品和服務是否對用戶有足夠的吸引力，讓用戶在接觸或使用產品和服務後，能夠繼續保持活躍，成為忠實用戶，一般會將次日留存率、7日留存率、次月留存率等作為標準，以商業智能作為分析工具。

4、對比分析

一般用到對比分析，通常是在選定的時間區域內，對比業務在不同情況下的差異，分析出業務是進行了增長還是發生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什麼環比銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的產品生產數量，看看是不是生產環比下降，導致銷量較少。同理，還可以把供應鏈、經銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什麼影響了銷量。

數據分析-派可數據商業智能BI

Python培訓班一般都有什麼上課內容?

下面是Python全棧開發+人工智慧的培訓內容：

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquerybootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關係管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

階段九：自動化運維開發

Python全棧開發與人工智慧之自動化運維開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分散式主機監控系統開發等。

階段十：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。