Python动态处理海量Kafka数据:字典替代动态变量名的实战方案
本文针对每日千万级Kafka数据写入磁盘的场景,探讨了如何高效管理动态生成的文件及计数器。通过对比尝试使用exec等动态语法失败的经历,最终提出利用三个独立字典分别存储计数器、时间戳和分类信息的解决方案。该方法避免了定义海量变量的性能损耗,实现了基于配置条数自动切换文件后缀(tmp转out)的稳定处理流程。
在将Kafka数据消费并持久化到磁盘的过程中,曾遇到如下挑战:
具体需求为:日均处理约1千万条数据,每条记录包含19个字段。需将数据写入服务器磁盘,依据第二个字段作为大类创建目录,第七个字段结合时间戳作为文件名,临时文件后缀设为tmp。当单个文件写入条数达到可配置阈值(例如100条)时,将后缀由tmp更新为out。
核心难点在于:大类共30种,小类数量庞大且不可预知。例如,若大类为A,小类为a,时间戳为20180606095835234,则A目录下生成的文件名为20180606095835234_a.tmp。每当该文件写满100条时,需生成新的时间戳并创建第二个文件名。若同时存在1000个文件在写入,则需维护1000个时间戳和1000个计数器。若为每个文件单独定义变量,显然效率极低且不可行。
在解决思路的探索阶段,曾考虑动态定义变量名的方案,即:
提取第七个字段:seven = data.split('|')[7]
构建文件名:filename = time_stamp + '_' + seven+'.tmp'
初始化文件计数器:seven + ‘_num' = 0
初始化文件时间戳:seven + '_stamp' = time.time( )
该思路在逻辑上并无偏差,但关键在于如何用一个变量名与字符串拼接生成新变量名并赋值(表述可能不够精准)。尝试使用local()、global()及exec()函数均未达到预期效果,或许是将问题复杂化了。
最终,通过引入三个字典完美解决了该问题:
创建一个字典用于存储计数器,其键对应文件名,值对应当前写入条数,并实时更新;
创建另一个字典用于存储时间戳,键对应文件名,值对应时间戳,当计数达到100条时更新一次;
再创建一个字典用于存储大类映射,键对应代码,值对应分类名称;
局部功能实现代码如下:
def kafka_to_disk():
print('启动前检测上次运行时是否存在意外中断的数据文件......')
print('搜索最近一次执行脚本产生的时间目录......')
# 待处理临时文件列表
tmp_list = []
try:
for category_dir in os.listdir(local_file_path):
if len(os.listdir(local_file_path+os.sep+category_dir)) > 0:
for file in os.listdir(local_file_path+os.sep+category_dir):
if suffix in file:
tmp_list.append(local_file_path+os.sep+category_dir+os.sep+file)
# print('上次运行程序产生的临时文件有---{}'.format(tmp_list))
except Exception as e:
pass
if len(tmp_list) == 0:
print('未扫描任何残留临时文件')
else:
print('开始修复残留临时文件......')
tmp_num = 0
for tmp in tmp_list:
os.rename(tmp, tmp.split('.')[0]+'.out')
tmp_num += 1
print('本次启动共修复残留临时文件★★★★★-----{}个-----★★★★★'.format(tmp_num))
category_poor = {
'1': 'news', '2': 'weibo', '3': 'weixin', '4': 'app', '5': 'newspaper', '6': 'luntan',
'7': 'blog', '8': 'video', '9': 'shangji', '10': 'shangjia', '11': 'gtzy', '12': 'zfztb',
'13': 'gyfp', '14': 'gjz', '15': 'zfxx', '16': 'ptztb', '17': 'company', '18': 'house',
'19': 'hospital', '20': 'bank', '21': 'zone', '22': 'express', '23': 'zpgw', '24': 'zscq',
'25': 'hotel', '26': 'cpws', '27': 'gxqy', '28': 'gpjj', '29': 'dtyy', '30': 'bdbk'}
time_stamp = utils.get_time_stamp() # 初始化毫秒级时间戳 : 20180509103015125
consumer = KafkaConsumer(topic, group_id=group_id, auto_offset_reset=auto_offset_reset, bootstrap_servers=eval(bootstrap_servers))
print('连接kafka成功,数据筛选中......')
file_poor = {} # 子类池用于文件计数器
time_stamp_poor = {} # 子类时间戳池,用于触发文件切换
time_stamp = utils.get_time_stamp() # 初始化毫秒级时间戳 :20180509103015125
for message in consumer:
# 提取第8个字段自动匹配目录进行创建
if message.value.decode().split('|')[1] in category_poor:
category = category_poor[message.value.decode().split('|')[1]]
else:
print(message.value.decode())
continue
category_dir = local_file_path + os.sep + category
if not os.path.exists(category_dir):
os.makedirs(category_dir)
# 提取第2个字段,用于生成文件名
if message.value.decode().split('|')[7] in time_stamp_poor:
shot_file_name = time_stamp_poor[message.value.decode().split('|')[7]] + '_' + message.value.decode().split('|')[7]
else:
shot_file_name = time_stamp + '_' + message.value.decode().split('|')[7]
file_name = category_dir + os.sep + shot_file_name + '.tmp'
# 给每一个文件设定一个计数器
if message.value.decode().split('|')[7] not in file_poor:
file_poor[message.value.decode().split('|')[7]] = 0
with open(file_name, 'a', encoding='utf-8')as f1:
f1.write(message.value.decode())
file_poor[message.value.decode().split('|')[7]] += 1
# 触发切换文件的操作,用时间戳生成第二文件名
if file_poor[message.value.decode().split('|')[7]] == strip_number:
time_stamp_poor[message.value.decode().split('|')[7]] = utils.get_time_stamp()
file_poor[message.value.decode().split('|')[7]] = 0
以上关于Python解决动态定义变量名及赋值的方案(应用于大数据处理)即为分享的全部内容,希望能为读者提供参考,并欢迎大家继续支持本站。
免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。









