Kafka Streams 入门实例1 WordCount

2023年1月23日 320次阅读 来源: 表现力

WordCount

WordCount 堪称大数据界的HelloWorld，相信不管是Hadoop还是Spark等大数据工具的上手实例，第一个十有八九是WordCount。

Kafka Stream也不例外。作为集成在Kafka消息系统上的数据实时处理接口，WordCount也可以作为一个很好的入门实例。

实际上，Kafka官方已经提供了WordCount的Demo，org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo，但亲手实现一遍可以帮助我们快速入门。

逻辑流程

需要记住的是，Kafka中的数据都以<key, value>的形式存在。

假设我们的Kafka中，已经存在一个topic，其中的数据来自于一个文本文件。我们希望编写一个Kafka Streams Application对此topic中的数据进行WordCount计算，大概步骤可以分解为：

  • Stream 从源topic中取出每一行数据记录 （<key, value>格式） —- <null, “Hello World hello”>

  • MapValue 将value中所有文本转换成小写形式 —- <null, “hello world hello”>

  • FlatMapValues 按空格分解成单词 —- <null, “hello”>，<null, “world”>， <null, “hello”>

  • SelectKey 将value的值赋给key —- <“hello”, “hello”>，<“world”, “world”>， <“hello”, “hello”>

  • GroupByKey 按相同的Key分组 —- （<“hello”, “hello”>， <“hello, “hello”>），（<“world”, “world”>）

  • Count 计算每个组中元素个数 —- <“hello”, 2>，<“world”, 1>

  • To 将结果返回Kafka

逻辑代码

首先进行配置，包括Kafka Streams Application的ID，Kafka集群位置等：

Properties config = new Properties();
config.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "word-count");
config.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
config.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
config.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
config.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

这里使用Kafka Streams DSL。DSL提供的各种算子大部分情况下都可以满足需求。

使用DSL：

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

从Kafka源topic获取数据流：

KStream<String, String> textLines = builder.stream("streams-plaintext-input");

KStream即代表了由各个数据记录组成的数据流。

KStream可以从一或更多topic中的数据得来。
KStream可以进行对数据记录的逐条转换，和其它KStream，KTable进行join操作，或aggregate成KTable。

对得到的KStream进行transformation和aggregation：

将数据记录中的大写全部替换成小写：

.mapValues(textLine -> textLine.toLowerCase())

将各行数据按空格拆分：

.flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.split(" ")))

将value作为新的key：

.selectKey((key, word) -> word)

aggregation操作前group by key：

.groupByKey()

计算每个组中的元素个数：

.count(Materialized.as("Counts"));

得到结果后将其存储为KTable：

KTable<String, Long> wordCounts = textLines
                                  .mapValues ...

最后导入目标topic，其中key为String，value为Long。

wordCounts.toStream().to("streams-wordcount-output", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), config);
streams.start();
    原文作者：表现力
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/1434ad5849da
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