1. 背景 上一篇演示了split操作算子的用法.今天展示一下split的逆操作:merge.Merge算子的作用是把多股实时消息流合并到一个单一的流中. 2. 功能演示说明 假设我们有多个Kafka topic,每个topic表示某类特定音乐类型的歌曲,比如有摇滚乐.古典乐等.本例中我们演示如何使用Kafka Streams将这些歌曲合并到一个Kafka topic中.我们依然使用Protocol Buffer对歌曲进行序列化和反序列化.你大概可以认为歌曲可以用下面的格式来表示: {"arti…

背景 上一篇演示了filter操作算子的用法.今天展示一下如何根据不同的条件谓词(Predicate)将一个消息流实时地进行分流,划分成多个新的消息流,即所谓的流split.有的时候我们想要对消息流中的不同消息类型进行不同的处理逻辑,此时流split功能就显得非常的实用. 演示功能说明 今天依然使用表征一个电影的消息类型,格式如下: {"name": "Meryl Streep", "title": "The Iron Lady&quo…

背景 上一篇我们介绍了Kafka Streams中的消息过滤操作filter,今天我们展示一个对消息进行转换Key的操作,依然是结合一个具体的实例展开介绍.所谓转换Key是指对流处理中每条消息的Key进行变换操作,以方便后面进行各种groupByKey操作. 演示功能说明 本篇演示selectKey的用法,即根据指定的Key选择逻辑对每条消息的Key进行变换操作.今天使用的输入topic消息格式如下: ID | First Name | Last Name | Phone Number 比如这样…

背景 上一篇我们介绍了Kafka Streams中的消息转换操作map,今天我们给出另一个经典的转换操作filter的用法.依然是结合一个具体的实例展开介绍. 演示功能说明 本篇演示filter用法,即根据给定的过滤条件或逻辑实时对每条消息进行过滤处理.今天使用的输入topic消息格式如下: {"name": "George R. R. Martin", "title": "A Song of Ice and Fire"} {…

背景 最近发现Confluent公司在官网上发布了Kafka Streams教程,共有10节课,每节课给出了Kafka Streams的一个功能介绍.这个系列教程对于我们了解Kafka Streams还是很有帮助的.为什么要了解Kafka Streams?其实我一直觉得国内对于Flink有点过于迷恋了.大厂使用Flink尚自合理,毕竟数据量大且需要整套的集群管理调度监控功能.但一般的中小公司业务简单体量小,何必要费时费力地搭建一整套Flink集群.有很多简单的流处理业务场景使用Kafka Str…

Kafka安装 首先我们需要在windows服务器上安装kafka以及zookeeper,有关zookeeper的介绍将会在后续进行讲解. 在网上可以找到相应的安装方式,我采用的是腾讯云服务器,借鉴的是https://www.cnblogs.com/lnice/p/9668750.html 根据上面博客安装完成后,我们在kafka中新建了一个名叫test的Topic,并新建了一个生产者和一个消费者. 注:控制台生产者和控制台消费者的数据不同是因为我用.net开发了一个生产者所致,后面会讲 .ne…

本文将从以下三个方面全面介绍Kafka Streams 一. Kafka Streams 概念 二. Kafka Streams 使用 三. Kafka Streams WordCount   一. Kafka Streams 概念 1.Kafka Stream?Kafka Streams是一套处理分析Kafka中存储数据的客户端类库,处理完的数据或者写回Kafka,或者发送给外部系统.它构建在一些重要的流处理概念之上:区分事件时间和处理时间.开窗的支持.简单有效的状态管理等.Kafka Str…

1.目标 在我们之前的Kafka教程中,我们讨论了Kafka中的ZooKeeper.今天,在这个Kafka Streams教程中,我们将学习Kafka中Streams的实际含义.此外,我们将看到Kafka Stream架构,用例和Kafka流功能.此外,我们将讨论Apache Kafka中的流处理拓扑. Kafka Streams是一个用于构建应用程序和微服务的客户端库,尤其是输入和输出数据存储在Apache Kafka Clusters中.基本上,凭借Kafka服务器端集群技术的优势,Kafk…

1 kafka Streams:   概念: 处理和分析储存在Kafka中的数据,并把处理结果写回Kafka或发送到外部系统的最终输出点,它建立在一些很重要的概念上,比如事件时间和消息时间的准确区分,开窗支持,简单高效的应用状态管理. *一个流(stream)是Kafka中最重要的抽象概念:它代表了一个无界,持续更新的数据集.一个流是一个有序,可重复读取,容错的不可变数据记录序列,一个数据记录被定义为一个键值对(key-value pair). *一个流处理应用,用Kafka Streams开发…

1 关于流处理 流处理平台(Streaming Systems)是处理无限数据集(Unbounded Dataset)的数据处理引擎,而流处理是与批处理(Batch Processing)相对应的.所谓的无线数据,指的是数据永远没有尽头.而流处理平台就是专门处理这种数据集的系统或框架.下图生动形象地展示了流处理和批处理的区别: 总体来说,流处理给人的印象是低延时,但是结果可能不太精确.而批处理则相反,它能提供精确的结果,但是往往存在高时延. 一个最简单的Streaming的结构如下图所示: 从一…