• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

In-depth intuition on different ways to send messages to Kafka Topic using Python скачать в хорошем качестве

In-depth intuition on different ways to send messages to Kafka Topic using Python 3 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
In-depth intuition on different ways to send messages to Kafka Topic using Python
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: In-depth intuition on different ways to send messages to Kafka Topic using Python в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно In-depth intuition on different ways to send messages to Kafka Topic using Python или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон In-depth intuition on different ways to send messages to Kafka Topic using Python в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



In-depth intuition on different ways to send messages to Kafka Topic using Python

There are three primary methods of sending messages: Fire-and-forget Synchronous send Asynchronous send This video explains all the above techniques (using Python) with in-depth intuition. Prerequisite: -------------------------    • Apache Kafka for Python Developers   Code: ----------- #Fire-and-forget # from time import sleep from json import dumps from kafka import KafkaProducer # topic_name='hello_world1' producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'],value_serializer=lambda x: dumps(x).encode('utf-8')) # for e in range(100): data = {'number' : e} print(data) producer.send(topic_name, value=data) sleep(0.5) #---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- #Synchronous send # from time import sleep from json import dumps from kafka import KafkaProducer # topic_name='hello_world1' producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'],value_serializer=lambda x: dumps(x).encode('utf-8')) # # for e in range(100): data = {'number' : e} print(data) try: record_metadata =producer.send(topic_name, value=data).get(timeout=10) print(record_metadata.topic) print(record_metadata.partition) print(record_metadata.offset) sleep(0.5) except Exception as e: print(e) # # producer.flush() producer.close() #---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- #Asynchronous send # # from json import dumps from kafka import KafkaProducer # topic_name='hello_world1' producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'],value_serializer=lambda x: dumps(x).encode('utf-8')) # # def on_send_success(record_metadata,message): print() print("""Successfully produced "{}" to topic {} and partition {} at offset {}""".format(message,record_metadata.topic,record_metadata.partition,record_metadata.offset)) print() # # def on_send_error(excp,message): print() print('Failed to write the message "{}" , error : {}'.format(message,excp)) print() # for e in range(1000): data = {'number' : e} record_metadata =producer.send(topic_name, value=data).add_callback(on_send_success,message=data).add_errback(on_send_error,message=data) print("Sent the message {} using send method".format(data)) # # producer.flush() producer.close() #---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- #Asynchronous send # from time import sleep from json import dumps from kafka import KafkaProducer # topic_name='hello_world1' producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'],value_serializer=lambda x: dumps(x).encode('utf-8')) # # def on_send_success(record_metadata,message): print("""Successfully produced "{}" to topic {} and partition {} at offset {}""".format(message,record_metadata.topic,record_metadata.partition,record_metadata.offset)) print() # # def on_send_error(excp,message): print('Failed to write the message "{}" , error : {}'.format(message,excp)) # for e in range(100): data = {'number' : e} record_metadata =producer.send(topic_name, value=data).add_callback(on_send_success,message=data).add_errback(on_send_error,message=data) print("Sent the message {} using send method".format(data)) print() sleep(0.5) producer.flush() producer.close() #---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Check this playlist for more Data Engineering related videos:    • Demystifying Data Engineering with Cloud C...   Snowflake Complete Course from scratch with End-to-End Project with in-depth explanation-- https://doc.clickup.com/37466271/d/h/... 🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏 YOU JUST NEED TO DO 3 THINGS to support my channel LIKE SHARE & SUBSCRIBE TO MY YOUTUBE CHANNEL

Comments
  • Strategies for Kafka Topic Partitioning when key=null 2 года назад
    Strategies for Kafka Topic Partitioning when key=null
    Опубликовано: 2 года назад
  • Лучший способ использования тем Kafka с помощью Confluent Parallel Consumer 1 год назад
    Лучший способ использования тем Kafka с помощью Confluent Parallel Consumer
    Опубликовано: 1 год назад
  • Kafka Consumer using Python & Concept of Offset-Commit 3 года назад
    Kafka Consumer using Python & Concept of Offset-Commit
    Опубликовано: 3 года назад
  • Snowflake SCD Type 2 in-depth explanation & Python Implementation (Please check the description box) 3 года назад
    Snowflake SCD Type 2 in-depth explanation & Python Implementation (Please check the description box)
    Опубликовано: 3 года назад
  • Простое пошаговое руководство по Kafka и Python 1 год назад
    Простое пошаговое руководство по Kafka и Python
    Опубликовано: 1 год назад
  • Introduction to Schema Registry in Kafka | Part 2 3 года назад
    Introduction to Schema Registry in Kafka | Part 2
    Опубликовано: 3 года назад
  • Tuning Kafka for low latency guaranteed messaging -- Jiangjie (Becket) Qin (LinkedIn), 6/15/16 9 лет назад
    Tuning Kafka for low latency guaranteed messaging -- Jiangjie (Becket) Qin (LinkedIn), 6/15/16
    Опубликовано: 9 лет назад
  • Потоковая обработка Kafka с помощью Python — пошаговое руководство 1 год назад
    Потоковая обработка Kafka с помощью Python — пошаговое руководство
    Опубликовано: 1 год назад
  • 7 лет назад
    "The Magical Rebalance Protocol of Apache Kafka" by Gwen Shapira
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Декораторы Python — наглядное объяснение 2 месяца назад
    Декораторы Python — наглядное объяснение
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Библия полна противоречий. А что было на самом деле? 7 дней назад
    Библия полна противоречий. А что было на самом деле?
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Stick diagram using Eulers graph 9 лет назад
    Stick diagram using Eulers graph
    Опубликовано: 9 лет назад
  • An introduction to ksqlDB 5 лет назад
    An introduction to ksqlDB
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Can Apache Kafka Replace a Database? 4 года назад
    Can Apache Kafka Replace a Database?
    Опубликовано: 4 года назад
  • Единственный в мире танк отлитый целиком КАК СТАТУЯ. Австралийский 5 дней назад
    Единственный в мире танк отлитый целиком КАК СТАТУЯ. Австралийский "Страж"
    Опубликовано: 5 дней назад
  • RabbitMQ vs Kafka - ¿Cuál escoger? 2 года назад
    RabbitMQ vs Kafka - ¿Cuál escoger?
    Опубликовано: 2 года назад
  • Confluent Kafka - A Python Library for Distributed Stream Processing 3 года назад
    Confluent Kafka - A Python Library for Distributed Stream Processing
    Опубликовано: 3 года назад
  • Un artista del Streaming Kafka para Data Engineers🎨🔨 3 года назад
    Un artista del Streaming Kafka para Data Engineers🎨🔨
    Опубликовано: 3 года назад
  • ПОЛНЫЙ РАЗБОР URL: Пагинация, версионирование API, фильтрация, сортировка и другие возможности 8 дней назад
    ПОЛНЫЙ РАЗБОР URL: Пагинация, версионирование API, фильтрация, сортировка и другие возможности
    Опубликовано: 8 дней назад
  • Почему Ядерная война уже началась (А вы не заметили) 6 дней назад
    Почему Ядерная война уже началась (А вы не заметили)
    Опубликовано: 6 дней назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5