KeyValue KafkaStreams 样例
以下是一个使用 Java 编写的简单 KeyValue KafkaStreams 示例,这个示例展示了如何从 Kafka 主题中读取数据,对数据进行处理,并将处理后的数据写入另一个 Kafka 主题。
依赖项
确保你的项目中包含了以下依赖:
<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafkastreams</artifactId> <version>2.8.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafkaclients</artifactId> <version>2.8.0</version> </dependency> </dependencies>
代码示例
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes; import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams; import org.apache.kafka.streams.KeyValue; import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder; import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig; import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream; import org.apache.kafka.streams.kstream.Printed; import java.util.Properties; public class KeyValueKafkaStreamsExample { public static void main(String[] args) { // 配置 Kafka Streams Properties config = new Properties(); config.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "keyvalueexample"); config.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); config.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass()); config.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass()); // 构建 StreamsBuilder StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder(); // 从源主题读取数据 KStream<String, String> sourceStream = builder.stream("sourcetopic"); // 对数据进行处理(这里只是简单地将键和值连接起来) KStream<String, String> processedStream = sourceStream.map((key, value) > new KeyValue<>(key, key + "" + value)); // 将处理后的数据写入目标主题 processedStream.to("targettopic", Printed.toSysOut().withLabel("Processed Stream")); // 启动 Kafka Streams 应用程序 KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), config); streams.start(); // 添加关闭钩子以优雅地关闭应用程序 Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close)); } }
单元表格
序号 | 功能描述 |
1 | 导入所需的库 |
2 | 设置 Kafka Streams 的配置参数 |
3 | 创建 StreamsBuilder 实例 |
4 | 从源主题读取数据 |
5 | 对数据进行处理(这里是一个简单的字符串拼接操作) |
6 | 将处理后的数据写入目标主题 |
7 | 启动 Kafka Streams 应用程序 |
8 | 添加关闭钩子以确保应用程序在退出时正确关闭 |
下面是一个关于KeyValue对在Kafka Streams中使用的示例介绍,在这个场景中,假设我们有一个简单的应用程序,它从一个主题接收消息,处理这些消息,并将结果写入另一个主题。
步骤 | 描述 | Kafka Streams代码样例 |
1. 创建流处理拓扑 | 定义一个流处理拓扑,该拓扑会从一个主题接收数据。 | KStream |
2. 处理消息 | 对接收到的每条消息进行处理,这里使用简单的map函数来演示。 | KStream |
3. 转换键值对 | 可以选择对键(Key)或值(Value)进行转换,以下示例仅更改了键。 | KStream |
4. 数据聚合 | 可以按照键对数据进行聚合,这里假设我们正在对相同的键进行计数。 | KTable |
5. 将结果写回主题 | 将处理后的数据写回到Kafka主题。 | aggregatedStream.toStream().to("output_topic", Produced.with(Serdes.Integer(), Serdes.Long())); |
6. 启动流处理 | 启动流处理应用程序。 | StreamsConfig config = new StreamsConfig(props); |
在这个介绍中,我们定义了一个流处理拓扑,它接收键值对(在本例中,键和值都是字符串类型),并执行以下操作:
使用mapValues
对每个值应用一个函数(本例中是计算字符串长度)。
使用selectKey
改变键(本例中是根据处理后的值来重新定义键)。
使用groupByKey
和count
按新键进行聚合。
将处理后的流(一个键和计数值的流)写入新的Kafka主题。
请根据您实际的应用程序需求调整上述代码和步骤,在实际应用中,您需要配置适当的序列化器(Serdes)和Kafka客户端属性。
原创文章,作者:未希,如若转载,请注明出处:https://www.kdun.com/ask/718249.html
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