Python API操作RocketMQ

1. 背景：
   1. 开发背景:公司相关报表需求需要将订单业务数据同步至RocketMQ中，由于需要保证开发的一致性(多个部门协同开发)，所以采用读取Hive离线数据的方式通过PythonAPI写入RocketMQ中，便于其他开发同事调用~
   2. 开发环境:
      1. 本地调试

         系统                    Mac
         Python                 3.7.5
         rocketmq               0.4.4 (Python模块)    
         rocketmq-client-python 2.0.0 (Python模块) 

      2. 服务器

         系统                    CentOS Linux release 7.4.1708
         Python                 3.7.3
         rocketmq               0.4.4 (Python模块)    
         rocketmq-client-python 2.0.0 (Python模块) 

2. Python相关代码
   1. Produce端

      import json
      from rocketmq.client import Producer, Message
      
      #BDP_Process_GroupID:groupid 
      #max_message_size：消息字节长度限制，此处为1M，如果消息过大，可以修改此处参数
      producer = Producer('BDP_Process',max_message_size=1024*1024)
      producer.set_namesrv_addr('xxxx:9876')#ip:prot
      #producer.set_name_server_address('xxxx:9876')#linux和mac代码不通，此处为mac系统书写格式
      #producer.set_namesrv_addr('xxxx:9876,xxxx:9876,xxxx:9876')#集群模式可以这样写
      
      producer.start()
      
      msg_body = {
                  "id":212331,
                  "orderId":"320106004011202105318032",
                  "storeId":"X12N",
                  "riqi":"2020-12-12 22:12:32",
                  "processTime":"1595311611000"
              }
      #将字典封装成消息并修改消息编码，此处不修改编码可能会中文乱码
      data = json.dumps(msg_body,ensure_ascii=False).encode('utf-8')
      msg = Message('YOUR-TOPIC')#消息主题
      msg.set_keys(msg_body.get('orderId'))#消息TAG，用于消息过滤对消息的整体分类
      msg.set_tags('BPD_Process')#Message索引键
      msg.set_body(data)#消息主体
      ret = producer.send_sync(msg)#发送异步消息
      print(ret.status, ret.msg_id, ret.offset)
      producer.shutdown()

   2. PushConsumer端

      import time
      
      from rocketmq.client import PushConsumer, ConsumeStatus
      
      
      def callback(msg):
          print(msg.id, msg.body)
          return ConsumeStatus.CONSUME_SUCCESS
      
      #BDP_Process_GroupID:groupid 
      consumer = PushConsumer('BDP_Process_GroupID')
      consumer.set_name_server_address('xxxx:9876')#ip:prot
      consumer.subscribe('YOUR-TOPIC', callback)#Topic
      consumer.start()
      
      while True:
          time.sleep(3600)
      
      consumer.shutdown()

   3. Produce端读取Hive

      import re
      import sys
      import time
      import json
      import logging
      from pyhive import hive,presto
      #qry为查询hive的SQL
      def Hive(self,qry):
              try:
                  connect = hive.Connection(
                      host=hive_host,
                      port=hive_port,
                      database=hive_database,
                      username=hive_username,
                      password=hive_password,
                      auth='LDAP',#网络通信的方式
                      configuration={"mapreduce.job.queuename":"root.EXTRACT"}#队列
                  )
                  cursor = connect.cursor()
                  cursor.execute(qry)
                  fetchall = cursor.fetchall()
                  result = [list(i) for i in fetchall]
                  return result
      
              except Exception as e:
      
                  if (str(e) == "No result set"):
                      logger.info("该sql无返回值:\t%s" % qry)
                      logger.info(e)
                  else:
                      logger.warning("Hive Connect ERROR\n")
                      logger.info("该sql有误:%s" % qry)
                      logger.info(e)

3. 开发过程中遇到的问题整理
   1. Python开发RocketMQ代码前，需要先安装对应的轻量级client，链接地址https://github.com/apache/rocketmq-client-python
   2. rocketmq-client-python2.0.0目前只支持Mac、Linux系统
   3. 开发前期请先确认rocketMq相关访问的端口(9876、10911(VIP消息端口))、Topic是否创建，以及网络是否可以访问
   4. Linux和Mac代码有不同的地方，例如set_name_server_address和set_namesrv_addr，消费端也有不同的地方，但是因为没有涉及到消费端的代码调试，此处就不一一列出了，这个是很容易被误导的地方。
4. 总结
   1. 在着手代码开发前，先把网络相关的端口、IP梳理清楚，是否可以直接访问，这样会省很多开发时间
   2. 开发过程中尽量与其他同事沟通好，看双方消息协议、数据类型等是否都一致，都需要确认好，这样会少走很多弯路。
   3. 开发中不反对百度，但是百度很可能解决不了你的问题，你可以在官网看看是否有相关报错的issue，或者本地自己一步步Debug。这样你下次会更快的定位到问题的根本原因。

博客到此就告一段落了，如果代码或者书写哪里有问题，大家可以评论留言，博主看到后会修改代码，也谢谢各位啦~