Condivisione della tecnologia

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Di seguito è riportata una combinazione di casi: conteggio del numero di occorrenze di parole nei messaggi per testare e illustrare il processo di esecuzione dell'elaborazione del flusso di messaggi Kafka

Dipendenza da Maven

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-streams</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>connect-json</artifactId>
                    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
                    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

Preparazione

Per prima cosa scrivi e crea tre classi, rispettivamente come produttori di messaggi, consumatori di messaggi e processori di flusso.
KafkaStreamProducer:Produttore di messaggi

public class KafkaStreamProducer {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties properties = new Properties();
        //kafka的连接地址
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.246.128:9092");
        //发送失败，失败的重试次数
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 5);
        //消息key的序列化器
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        //消息value的序列化器
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>("kafka-stream-topic-input", "hello kafka");
            producer.send(producerRecord);
        }

        producer.close();

    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

Il produttore del messaggio riporta all'argomentokafka-stream-topic-inputInviato cinque voltehello kafka
KafkaStreamConsumer: consumatore di messaggi

public class KafkaStreamConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        //kafka的连接地址
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.246.128:9092");
        //消费者组
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group1");
        //消息的反序列化器
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        //手动提交偏移量
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        //订阅主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("kafka-stream-topic-output"));

        try {
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
                for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                    System.out.println("consumerRecord.key() = " + consumerRecord.key());
                    System.out.println("consumerRecord.value() = " + consumerRecord.value());
                }
                // 异步提交偏移量
                consumer.commitAsync();
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 同步提交偏移量
            consumer.commitSync();
        }
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35

KafkaStreamQuickStart: classe di elaborazione dello streaming

public class KafkaStreamQuickStart {

    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.246.128:9092");
        properties.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        properties.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        properties.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "streams-quickstart");

        StreamsBuilder streamsBuilder = new StreamsBuilder();

        //流式计算
        streamProcessor(streamsBuilder);

        KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(streamsBuilder.build(), properties);

        kafkaStreams.start();
    }

    /**
     * 消息格式：hello world hello world
     * 配置并处理流数据。
     * 使用StreamsBuilder创建并配置KStream，对输入的主题中的数据进行处理，然后将处理结果发送到输出主题。
     * 具体处理包括：分割每个消息的值，按值分组，对每个分组在10秒的时间窗口内进行计数，然后将结果转换为KeyValue对并发送到输出主题。
     *
     * @param streamsBuilder 用于构建KStream对象的StreamsBuilder。
     */
    private static void streamProcessor(StreamsBuilder streamsBuilder) {
        // 从"kafka-stream-topic-input"主题中读取数据流
        KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream("kafka-stream-topic-input");
        System.out.println("stream = " + stream);
        // 将每个值按空格分割成数组，并将数组转换为列表，以扩展单个消息的值
        stream.flatMapValues((ValueMapper<String, Iterable<String>>) value -> {
                    String[] valAry = value.split(" ");
                    return Arrays.asList(valAry);
                })
                // 按消息的值进行分组，为后续的窗口化计数操作做准备
                .groupBy((key, value) -> value)
                // 定义10秒的时间窗口，在每个窗口内对每个分组进行计数
                .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10)))
                .count()
                // 将计数结果转换为流，以便进行进一步的处理和转换
                .toStream()
                // 显示键值对的内容，并将键和值转换为字符串格式
                .map((key, value) -> {
                    System.out.println("key = " + key);
                    System.out.println("value = " + value);
                    return new KeyValue<>(key.key().toString(), value.toString());
                })
                // 将处理后的流数据发送到"kafka-stream-topic-output"主题
                .to("kafka-stream-topic-output");
    }
    
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54

Questa classe di elaborazione inizia innanzitutto dall'argomentokafka-stream-topic-inputOttieni i dati del messaggio da e inviali all'argomento dopo l'elaborazionekafka-stream-topic-outpute quindi il consumatore del messaggioKafkaStreamConsumerconsumare

Risultati del

Processo di elaborazione dello streaming e spiegazione dei principi

La fase iniziale

Quando si inserisce un argomento dakafka-stream-topic-input Durante la lettura di un flusso di dati, ogni messaggio è una coppia chiave-valore.Supponiamo che la chiave del messaggio di input sianullo una stringa specifica, a seconda di come il messaggio viene inviato all'argomento di input.

KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream("kafka-stream-topic-input");
1

Valore del messaggio diviso

utilizzoflatMapValues Il metodo suddivide il valore del messaggio, ma questa operazione non modifica la chiave del messaggio.Se la chiave per inserire il messaggio ènull, allora in questa fase la chiave del messaggio è fermanull。

stream.flatMapValues((ValueMapper<String, Iterable<String>>) value -> {
    String[] valAry = value.split(" ");
    return Arrays.asList(valAry);
})
1
2
3
4

Raggruppa per valore del messaggio

In Kafka Streams, quando si utilizzagroupBy Quando un metodo raggruppa un flusso, in realtà specifica una nuova chiave, che verrà utilizzata per le successive operazioni di windowing e di aggregazione.in questo casogroupByI metodi vengono utilizzati per raggruppare i messaggi in base al valore:

.groupBy((key, value) -> value)
1

Ciò significa che dopo l'operazione di raggruppamento, la chiave di ciascun messaggio nel flusso viene impostata sul valore del messaggio.Pertanto, quando seguimapVisto nel metodokeyparametro, questokeyè in realtà il valore originale del messaggio perché ingroupBySuccessivamente, il valore del messaggio è diventato la chiave.

Definire la finestra temporale e il conteggio

In questa fase i messaggi vengono suddivisi in finestre e conteggiati, ma le chiavi rimangono invariate.

.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10)))
.count()
1
2

Converti il ​​risultato del conteggio in streaming

Quando si converte il risultato del conteggio in un flusso, le chiavi rimangono le stesse di prima durante il raggruppamento

.toStream()
1

Elaborare e trasformare i risultati

esisteremapmetodo, vedikeyIl parametro è in realtà la chiave raggruppata, che è il valore originale del messaggio:

.map((key, value) -> {
    System.out.println("key = " + key);
    System.out.println("value = " + value);
    return new KeyValue<>(key.key().toString(), value.toString());
})
1
2
3
4
5

mapnel metodokey.key().toString()è ottenere la rappresentazione della stringa della chiave, mentrevalue.toString()consiste nel convertire il valore count in una stringa.

Invia i dati elaborati all'argomento di output

.to("kafka-stream-topic-output");
1