producer.produce(topic, key = key, value = value) 报错 TypeError: a bytes-like object is required, not 'function'
时间: 2024-04-27 12:21:23 浏览: 7
这个错误通常是因为你试图将一个函数对象传递给 `key` 或 `value` 参数,而不是字节对象。请检查你的代码,确保你将正确的数据类型传递给了这些参数。如果你需要将函数作为消息的一部分发送,你需要将其转换为字节对象。例如,你可以使用 `pickle` 模块将函数序列化为字节对象,然后将其发送到 Kafka 消息队列中。
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以下是一个flume的conf文件,请帮我逐行解释一下代码:“#定义三大组件的名称 a.sources = r a.sinks = k1 k2 k3 a.channels = c1 c2 c3 #将数据流复制给所有channel a.sources.r.selector.type = replicating # 配置Source组件 a.sources.r.type = exec a.sources.r.command = cat /home/bit/novel/novel.csv # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka.topic = data a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy a.channels.c1.type = memory a.channels.c1.capacity = 100000 a.channels.c1.transactionCapacity = 100 # mysql a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink a.sinks.k2.hostname=localhost a.sinks.k2.port=3306 a.sinks.k2.databaseName=novel a.sinks.k2.tableName=table1 a.sinks.k2.user=bit a.sinks.k2.password=123456 a.channels.c2.type = memory a.channels.c2.capacity = 100000 a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000 # hdfs a.sinks.k3.type = hdfs a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/novel #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型,可支持压缩 a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 a.channels.c3.type = memory a.channels.c3.capacity =100000 a.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a.sources.r.channels = c1 c2 c3 a.sinks.k1.channel = c1 a.sinks.k2.channel = c2 a.sinks.k3.channel = c3”
这个conf文件是用来配置Apache Flume进行数据采集、传输和存储的。下面是每一行代码的解释:
```
#定义三大组件的名称
a.sources = r
a.sinks = k1 k2 k3
a.channels = c1 c2 c3
```
这三行代码定义了三个组件的名称,分别是源(source)、汇(sink)和通道(channel),这些名称将在接下来的配置中被用到。
```
#将数据流复制给所有channel
a.sources.r.selector.type = replicating
```
这行代码配置了源组件的复制策略,即数据流将会被复制到所有的通道中。
```
# 配置Source组件
a.sources.r.type = exec
a.sources.r.command = cat /home/bit/novel/novel.csv
```
这两行代码配置了源组件的类型和命令。这里使用的是exec类型的源组件,它会执行一个命令,这个命令将会输出一些数据,这些数据将会被Flume采集并传输到汇组件。
```
# kafka
a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a.sinks.k1.kafka.topic = data
a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092
a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1
a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy
```
这些代码配置了一个Kafka的汇组件,它将数据发送到一个名为"data"的Kafka主题中。其中kafka.bootstrap.servers指定了Kafka的服务器地址和端口,kafka.flumeBatchSize指定了每个批次发送的事件数量,producer.acks指定了要求的确认级别,producer.linger.ms指定了等待确认的时间,producer.compression.type指定了压缩方式。
```
a.channels.c1.type = memory
a.channels.c1.capacity = 100000
a.channels.c1.transactionCapacity = 100
```
这些代码配置了一个类型为内存的通道,它的容量为100000个事件,事务容量为100个事件。
```
# mysql
a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink
a.sinks.k2.hostname=localhost
a.sinks.k2.port=3306
a.sinks.k2.databaseName=novel
a.sinks.k2.tableName=table1
a.sinks.k2.user=bit
a.sinks.k2.password=123456
a.channels.c2.type = memory
a.channels.c2.capacity = 100000
a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000
```
这些代码配置了一个MySQL的汇组件,它将数据写入到一个名为"table1"的表中。其中hostname指定了MySQL服务器的地址,port指定了端口号,databaseName指定了数据库名称,user和password指定了登录信息。
```
# hdfs
a.sinks.k3.type = hdfs
a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/novel
a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5
a.channels.c3.type = memory
a.channels.c3.capacity =100000
a.channels.c3.transactionCapacity = 100
```
这些代码配置了一个HDFS的汇组件,它将数据写入到HDFS中的一个目录中。其中hdfs.path指定了HDFS的地址和目录,hdfs.batchSize指定了每个批次发送的事件数量,hdfs.fileType指定了文件类型,hdfs.rollInterval指定了多久生成一个新的文件。
```
# Bind the source and sink to the channel
a.sources.r.channels = c1 c2 c3
a.sinks.k1.channel = c1
a.sinks.k2.channel = c2
a.sinks.k3.channel = c3
```
这些代码将源组件和汇组件分别绑定到相应的通道上。也就是说,源组件从c1、c2、c3中采集数据,并将数据发送到k1、k2、k3中去。
SELECT *FROM PRODUCT,PRODUCER WHERE PRODUCT.PRODUCERID=PRODUCER.PRODUCERID and PRODUCERNAME='${供应商}' ORDER BY ${A} ${B} 逐句解释
好的,以下是逐句解释:
1. SELECT *FROM PRODUCT,PRODUCER:从表PRODUCT和表PRODUCER中选择所有的列。
2. WHERE PRODUCT.PRODUCERID=PRODUCER.PRODUCERID:通过PRODUCT表中的PRODUCERID列和PRODUCER表中的PRODUCERID列相等进行连接。
3. and PRODUCERNAME='${供应商}':同时,筛选出PRODUCER表中PRODUCERNAME列的值等于输入的供应商名称的行。
4. ORDER BY ${A} ${B}:按照指定的列和方式进行排序,${A}和${B}是需要替换的变量,分别代表排序的列和方式(升序ASC或降序DESC)。