Stream ratings to Kafka.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Stream de puntuaciones hacia Kafka\n",
    "Pequeño programa python que lee el dataset de ratings y simula el envío en streaming de las puntuaciones mediante su envío periódico."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "       userId  movieId  rating   timestamp\n",
      "66719     429      595     5.0   828124615\n",
      "66716     429      588     5.0   828124615\n",
      "66717     429      590     5.0   828124615\n",
      "66718     429      592     5.0   828124615\n",
      "66712     429      432     3.0   828124615\n",
      "...       ...      ...     ...         ...\n",
      "81475     514   187031     2.5  1537674927\n",
      "81477     514   187595     3.0  1537674946\n",
      "81336     514     5247     2.5  1537757040\n",
      "81335     514     5246     1.5  1537757059\n",
      "81092     514      162     4.0  1537799250\n",
      "\n",
      "[100836 rows x 4 columns]\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "userId         int64\n",
       "movieId        int64\n",
       "rating       float64\n",
       "timestamp      int64\n",
       "dtype: object"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from kafka import KafkaProducer\n",
    "from kafka.errors import KafkaError\n",
    "import pandas as pandas\n",
    "import time\n",
    "import json\n",
    "\n",
    "ratings = pandas.read_csv(\"/tmp/movielens/ratings.csv\").sort_values(\"timestamp\");\n",
    "\n",
    "print(ratings)\n",
    "ratings.dtypes"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Creamos un \"productor\" de mensajes Kafka para eviar los eventos de puntuación."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:29092'], value_serializer=lambda m: json.dumps(m).encode('ascii'))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Recorremos el dataset de ratings fila a fila para enviarlos a un ritmo de 20 ratings por segundo."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "429 595 5.0\n",
      "429 588 5.0\n",
      "429 590 5.0\n",
      "429 592 5.0\n",
      "429 432 3.0\n",
      "429 421 4.0\n",
      "429 420 2.0\n",
      "429 227 3.0\n",
      "429 225 4.0\n",
      "429 222 4.0\n",
      "429 218 4.0\n",
      "429 434 4.0\n",
      "429 351 4.0\n",
      "429 343 3.0\n",
      "429 165 4.0\n",
      "429 161 5.0\n",
      "429 150 5.0\n",
      "429 22 4.0\n",
      "429 349 3.0\n",
      "429 468 3.0\n",
      "429 257 4.0\n",
      "429 256 4.0\n",
      "429 261 5.0\n",
      "429 266 4.0\n",
      "429 270 5.0\n",
      "429 274 4.0\n",
      "429 276 3.0\n",
      "429 279 3.0\n",
      "429 317 5.0\n",
      "429 281 4.0\n",
      "429 237 4.0\n",
      "429 236 4.0\n",
      "429 208 3.0\n",
      "429 207 5.0\n",
      "429 204 4.0\n",
      "429 195 4.0\n",
      "429 186 4.0\n",
      "429 185 5.0\n",
      "429 169 3.0\n",
      "429 168 5.0\n",
      "429 151 4.0\n",
      "429 60 4.0\n",
      "429 48 4.0\n",
      "429 252 5.0\n",
      "429 282 4.0\n",
      "429 234 2.0\n",
      "429 292 5.0\n",
      "429 294 3.0\n",
      "429 300 4.0\n",
      "429 315 4.0\n",
      "429 316 3.0\n",
      "429 329 3.0\n",
      "429 339 5.0\n",
      "429 380 5.0\n",
      "429 381 4.0\n",
      "429 553 3.0\n",
      "429 289 5.0\n",
      "429 164 3.0\n",
      "107 140 4.0\n",
      "107 105 4.0\n",
      "107 104 3.0\n",
      "107 141 5.0\n",
      "107 11 5.0\n",
      "107 5 4.0\n",
      "107 1 4.0\n",
      "107 2 5.0\n",
      "107 62 5.0\n",
      "191 99 5.0\n",
      "191 95 3.0\n",
      "191 94 4.0\n",
      "191 85 5.0\n",
      "191 58 4.0\n",
      "191 52 5.0\n",
      "191 36 5.0\n",
      "191 32 5.0\n",
      "191 720 5.0\n",
      "191 21 4.0\n",
      "191 17 5.0\n",
      "191 16 4.0\n",
      "191 6 4.0\n",
      "191 668 5.0\n",
      "191 608 5.0\n",
      "191 111 5.0\n",
      "191 1 4.0\n",
      "191 25 5.0\n",
      "191 140 3.0\n",
      "191 581 5.0\n",
      "191 494 3.0\n",
      "191 144 4.0\n",
      "191 468 3.0\n",
      "191 153 1.0\n",
      "191 224 4.0\n",
      "191 155 4.0\n",
      "191 417 4.0\n",
      "191 223 5.0\n",
      "191 158 2.0\n",
      "191 159 1.0\n",
      "191 215 4.0\n",
      "191 348 5.0\n",
      "191 347 5.0\n",
      "191 213 5.0\n",
      "191 160 1.0\n",
      "191 34 4.0\n",
      "191 161 2.0\n",
      "191 39 1.0\n",
      "191 162 5.0\n",
      "191 175 5.0\n",
      "191 72 4.0\n",
      "191 229 5.0\n",
      "191 230 4.0\n",
      "191 236 3.0\n",
      "191 237 1.0\n",
      "191 110 3.0\n",
      "191 246 5.0\n",
      "191 150 2.0\n",
      "191 148 5.0\n",
      "191 235 5.0\n",
      "191 427 1.0\n",
      "191 208 1.0\n",
      "191 319 4.0\n",
      "191 318 4.0\n",
      "191 316 1.0\n",
      "191 314 4.0\n",
      "191 50 5.0\n",
      "191 312 1.0\n",
      "191 308 5.0\n",
      "191 307 5.0\n",
      "191 306 5.0\n",
      "191 303 1.0\n",
      "191 299 5.0\n",
      "191 296 5.0\n",
      "191 293 5.0\n",
      "191 292 1.0\n",
      "191 288 3.0\n",
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      "191 282 3.0\n",
      "191 281 4.0\n",
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      "191 151 4.0\n",
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      "191 47 4.0\n",
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      "191 300 4.0\n",
      "191 193 2.0\n",
      "191 178 1.0\n",
      "191 339 1.0\n",
      "191 496 5.0\n",
      "191 380 3.0\n",
      "191 194 5.0\n",
      "191 673 5.0\n",
      "99 10 4.0\n",
      "99 228 3.0\n",
      "99 413 3.0\n",
      "99 349 5.0\n",
      "99 160 2.0\n",
      "99 153 5.0\n",
      "99 231 5.0\n",
      "99 344 5.0\n",
      "99 161 3.0\n",
      "99 122 4.0\n",
      "99 23 4.0\n",
      "99 22 4.0\n",
      "99 150 5.0\n",
      "99 416 4.0\n",
      "99 145 4.0\n",
      "99 420 2.0\n",
      "99 434 3.0\n",
      "99 435 2.0\n",
      "99 588 5.0\n",
      "99 163 5.0\n",
      "99 165 5.0\n",
      "99 592 4.0\n",
      "99 225 5.0\n",
      "99 227 3.0\n",
      "99 196 2.0\n",
      "99 325 2.0\n",
      "99 318 5.0\n",
      "99 315 3.0\n",
      "99 281 5.0\n",
      "99 293 5.0\n",
      "99 292 5.0\n",
      "99 168 5.0\n",
      "99 259 3.0\n",
      "99 282 4.0\n",
      "99 266 4.0\n",
      "99 296 5.0\n",
      "99 288 3.0\n",
      "99 276 4.0\n",
      "99 248 3.0\n",
      "99 257 5.0\n",
      "99 256 4.0\n",
      "99 234 2.0\n",
      "99 253 4.0\n",
      "99 252 5.0\n",
      "99 236 5.0\n",
      "99 339 5.0\n",
      "99 312 1.0\n",
      "99 380 5.0\n",
      "99 333 5.0\n",
      "99 337 5.0\n",
      "99 316 2.0\n",
      "99 204 1.0\n",
      "99 555 4.0\n",
      "54 150 3.0\n",
      "54 296 3.0\n",
      "54 590 3.0\n",
      "54 592 3.0\n",
      "54 588 3.0\n",
      "54 1 3.0\n",
      "54 318 4.0\n",
      "54 161 3.0\n",
      "54 329 3.0\n",
      "54 595 3.0\n",
      "54 339 3.0\n",
      "54 32 3.0\n",
      "54 205 3.0\n",
      "54 110 3.0\n",
      "54 194 3.0\n",
      "54 288 3.0\n",
      "54 17 3.0\n",
      "54 50 3.0\n",
      "35 150 5.0\n",
      "35 592 4.0\n",
      "35 595 3.0\n",
      "35 316 3.0\n",
      "35 339 5.0\n",
      "35 231 3.0\n",
      "35 300 4.0\n",
      "35 21 5.0\n",
      "35 185 5.0\n",
      "35 266 2.0\n",
      "35 39 3.0\n",
      "35 11 4.0\n",
      "35 50 5.0\n",
      "35 236 4.0\n",
      "35 235 4.0\n",
      "35 261 5.0\n",
      "35 62 5.0\n",
      "35 237 3.0\n",
      "35 222 4.0\n",
      "35 60 5.0\n",
      "35 342 4.0\n",
      "35 590 5.0\n",
      "35 252 4.0\n",
      "468 590 5.0\n",
      "468 150 5.0\n",
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      "468 592 3.0\n",
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      "468 318 3.0\n",
      "468 595 5.0\n",
      "468 1 4.0\n",
      "468 434 3.0\n",
      "468 231 2.0\n",
      "468 161 2.0\n",
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      "468 253 4.0\n",
      "468 208 3.0\n",
      "468 225 4.0\n",
      "468 32 4.0\n",
      "468 185 3.0\n",
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      "468 266 4.0\n",
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      "468 47 5.0\n",
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      "468 160 2.0\n",
      "353 296 5.0\n",
      "353 380 3.0\n",
      "353 590 4.0\n",
      "353 592 4.0\n",
      "353 344 5.0\n",
      "353 318 5.0\n",
      "353 588 3.0\n",
      "353 349 4.0\n",
      "353 153 3.0\n",
      "353 316 3.0\n",
      "353 10 3.0\n",
      "353 165 5.0\n",
      "353 595 4.0\n",
      "353 231 4.0\n",
      "353 434 3.0\n",
      "353 161 5.0\n",
      "353 1 5.0\n",
      "353 253 3.0\n",
      "353 292 4.0\n",
      "353 185 4.0\n",
      "353 225 3.0\n",
      "353 110 3.0\n",
      "353 288 3.0\n",
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      "353 47 5.0\n",
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      "353 39 1.0\n",
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