学习笔记 6.13-14：使用Python的Kafka流处理与使用PySpark的结构化流处理
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Python实现Kafka流应用，包括Docker环境设置、生产者与消费者的实现、序列化与反序列化处理。强调了Schema Registry在确保数据一致性和兼容性中的重要性，并提供了优化Kafka流处理的最佳实践。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用Python实现Kafka流应用，包括Docker环境设置、生产者与消费者的实现、序列化与反序列化处理。
- 强调了Schema Registry在确保数据一致性和兼容性中的重要性。
- 提供了优化Kafka流处理的最佳实践。
- Docker环境设置包括Kafka生态系统的配置，如Broker、Zookeeper、Schema Registry等。
- Python生产者实现中，数据从CSV文件读取并进行序列化处理。
- 消费者实现中，订阅Kafka主题并进行反序列化处理。
- Schema Registry确保生产者和消费者使用相同的模式合同，防止错误。
- 最佳实践包括一致的配置、错误处理、测试和监控。
- PySpark与Kafka的集成用于实时数据处理，涵盖了Kafka和Spark服务的配置。
- 使用Spark读取Kafka流并进行数据转换和处理。
- 输出模式和触发器配置用于流查询的管理。
- 最佳实践包括环境一致性、资源管理和故障恢复。
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