KafkaStreams_kafka streams csdn

介绍

• Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。
• 在这之前kafka也没有提供数据处理的服务。
• 大家的流处理计算主要是还是依赖于Spark Streaming，Flink等流式处理框架。
• 但是他们都离不开Kafka的消息中转，所以Kafka于0.10.0.0版本推出了自己的流处理框架，Kafka Streams。
• Kafka的定位也正式变成为了Apache Kafka® is a distributed streaming platform，分布式流处理平台
• 目前KafkaStreams在实际中用的不多
• 流式数据计算方面用的更多的还是SparkStreaming和Flink,他们更专业

需求

• 从teststream主题接收数据,并做单词统计
• 如:
  • 输入 kafka kafka spark spark spark ,
  • 得出kafka 2 spark 3

代码演示

准备主题

kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181 --create --topic teststream --replication-factor 2 --partitions 3
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启动控制台生产者发送单词

kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092 --topic teststream
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package cn.hanjiaxiaozhi.stream;

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.common.utils.Bytes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
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.KTable;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized;
import org.apache.kafka.streams.state.KeyValueStore;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

/**
 * Author hanjiaxiaozhi
 * Date 2020/7/11 16:18
 * Desc
 * 从teststream主题接收数据,并做单词统计
 * 如:
 * 输入 kafka kafka spark spark spark ,
 * 得出kafka 2   spark 3
 */
public class WordCount {
    public static void main(String[] args) {
        //1.准备参数
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "MyWordCount");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

        //2.进行流数据处理
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        //接收到一行行的数据,如kafka kafka spark spark spark
        KStream<String, String> textLines = builder.stream("teststream");
        //对上面的数据按照单词进行切分
        KTable<String, Long> wordCounts = textLines
                .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+")))
                //按照单词进行分组,这样相同的单词就到同一个组中了
                .groupBy((key, word) -> word)
                //对各个组内的单词进行计数,并存在counts-store中
                .count(Materialized.<String, Long, KeyValueStore<Bytes, byte[]>>as("counts-store"));
        //3.输出统计结果
        wordCounts.foreach((k,v)-> System.out.println(k+" : "+v));

        //4.创建并启动流程序
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();
    }
}
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