【Java】Kafka Stream 简介及基本运用(含案例)

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：技术分享

目录

• 1、Kafka Stream背景

• • 1.1 Kafka Stream是什么
  • 1.2 什么是流式计算
  • 1.3 为什么要有Kafka Stream

• 2、Kafka Stream如何解决流式系统中关键问题

• • 2.1 KTable和KSteam
  • 2.2 时间
  • 2.3 窗口

• 3、Kafka Stream应用示例

• • 3.1 案例一：将topicA的数据写入到topicB中(纯复制)
  • 3.2 案例二：将TopicA中的数据实现wordcount写入到TopicB
  • 3.3 示例三：在TopicA中每输入一个值求和并写入到TopicB
  • 3.4 案例四：窗口

  • • 3.4.1 每隔2秒钟输出一次过去5秒内topicA里的wordcount，结果写入到TopicB
    • 3.4.2 每隔5秒钟输出一次过去5秒内topicA里的wordcount，结果写入到TopicB
    • 3.4.3 TopicA 15秒内的wordcount，结果写入TopicB

  • 3.5 案例五：将TopicA的某一列扁平化处理写入TopicB
  • 3.6 案例六：将TopicA的多列扁平化处理写入TopicB

学习Kafka Stream，我们需要先了解什么是Kafka Stream ，为什么要使用Kafka Stream，以及我们怎么使用Kafka Stream。

在此推荐Kafka Stream学习博客：https://www.cnblogs.com/warehouse/p/9521382.html

1、Kafka Stream背景

1.1 Kafka Stream是什么

Kafka Streams是一套客户端类库，它可以对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析。

1.2 什么是流式计算

• 流式计算：输入是持续的，一般先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据，往往用增量计算代替全量计算。
• 批量计算：一般先有全量数据集，然后定义计算逻辑，并将计算应用于全量数据。特点是全量计算，并且计算结果一次性全量输出。

1.3 为什么要有Kafka Stream

开源流式处理系统有：Spark Streaming和Apache Storm，它们能与SQL处理集成等优点，功能强大，那为何还需要Kafka Stream呢？

1、使用方便。Spark和Storm都是流式处理框架，而Kafka Stream是基于Kafka的流式处理类库。开发者很难了解框架的具体运行方式，调试成本高，使用受限。而类库直接提供具体的类给开发者使用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试。

2、使用成本低。就流式处理系统而言，基本都支持Kafka作为数据源。Kafka基本上是主流的流式处理系统的标准数据源。大部分流式系统中都部署了Kafka，包括Spark和Storm，此时使用Kafka Stream的成本非常低。

3、省资源。使用Storm或Spark Streaming时，需要为框架本身的进程预留资源，框架本身也占资源。

4、Kafka本身也有优点。由于Kafka Consumer Rebalance机制，Kafka Stream可以在线动态调整并发度。

2、Kafka Stream如何解决流式系统中关键问题

2.1 KTable和KSteam

KTable和KSteam是Kafka中非常重要的概念，在此分析一下二者区别。

• KStream是一个数据流，可以认为所有的记录都通过Insert only的方式插入进这个数据流中。
• KTable代表一个完整的数据集，可以理解为数据库中的表。每条记录都是KV键值对，key可以理解为数据库中的主键，是唯一的，而value代表一条记录。我们可以认为KTable中的数据时通过Update only的方式进入的。如果是相同的key，会覆盖掉原来的那条记录。
• 综上来说，KStream是数据流，来多少数据就插入多少数据，是Insert only；KTable是数据集，相同key只允许保留最新的记录，也就是Update only

2.2 时间

Kafka支持三种时间：

• 事件发生时间：事件发生的时间，包含在数据记录中。发生时间由Producer在构造ProducerRecord时指定。并且需要Broker或者Topic将message.timestamp.type设置为CreateTime（默认值）才能生效。
• 消息接收时间：也即消息存入Broker的时间。当Broker或Topic将message.timestamp.type设置为LogAppendTime时生效。此时Broker会在接收到消息后，存入磁盘前，将其timestamp属性值设置为当前机器时间。一般消息接收时间比较接近于事件发生时间，部分场景下可代替事件发生时间。
• 消息处理时间。也即Kafka Stream处理消息时的时间。

2.3 窗口

流式数据在时间上无界的，但是聚合操作只能作用在特定(有界)的数据集，咋整？？？这时候就有了窗口的概念，在时间无界的数据流中定义一个边界来用于计算。Kafka支持的窗口如下：

• 1）Hopping Time Window：举一个典型的应用场景，每隔5秒钟输出一次过去1个小时内网站的PV或者UV。里面有两个时间1小时和5秒钟，1小时指定了窗口的大小(Window size)，5秒钟定义输出的时间间隔(Advance interval)。
• 2）Tumbling Time Window：可以认为是Hopping Time Window的一种特例，窗口大小=输出时间间隔，它的特点是各个Window之间完全不相交。
• 3）Sliding Window该窗口只用于2个KStream进行Join计算时。该窗口的大小定义了Join两侧KStream的数据记录被认为在同一个窗口的最大时间差。假设该窗口的大小为5秒，则参与Join的2个KStream中，记录时间差小于5的记录被认为在同一个窗口中，可以进行Join计算。
• 4）Session Window该窗口用于对Key做Group后的聚合操作中。它需要对Key做分组，然后对组内的数据根据业务需求定义一个窗口的起始点和结束点。一个典型的案例是，希望通过Session Window计算某个用户访问网站的时间。对于一个特定的用户（用Key表示）而言，当发生登录操作时，该用户（Key）的窗口即开始，当发生退出操作或者超时时，该用户（Key）的窗口即结束。窗口结束时，可计算该用户的访问时间或者点击次数等。

3、Kafka Stream应用示例

添加pom依赖：

`<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.11</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-streams</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>`
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3.1 案例一：将topicA的数据写入到topicB中(纯复制)

`import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class MyStream {
public static void main(String[] args) {
Properties prop =new Properties();
prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"mystream");
prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.20:9092"); //zookeeper的地址
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass()); //输入key的类型
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG,Serdes.String().getClass());  //输入value的类型
//创建流构造器
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
//构建好builder，将myStreamIn topic中的数据写入到myStreamOut topic中
builder.stream("myStreamIn").to("myStreamOut");
final Topology topo=builder.build();
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topo, prop);
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("stream"){
@Override
public void run() {
streams.close();
latch.countDown();
}
});
try {
streams.start();
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.exit(0);
}
}`
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在这里说明一下prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"mystream"); ，我们将TopicA的数据写入到TopicB中，就相当于这个流在消费TopicA的数据，我们知道一个Topic中，一个消费组里只能有一个消费者去消费它。假设我们将TopicA的数据写入到TopicB的过程中，报错了(比如虚拟机内存满了)，这时数据只写了一半，我们清理完内存后，想继续写剩下的数据，再次运行我们发现报错，写不了了。这时候我们需要修改这个参数将mystream改成别的名字，因为同一个消费者组里只能有一个消费者去消费它。

开启zookeeper和Kafka

`# 开启zookeeper
zkServer.sh start
# 后台启动Kafka
kafka-server-start.sh -daemon /opt/kafka/config/server.properties`
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创建topic myStreamIn

`kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.136.20:2181 --topic myStreamIn --partitions 1 --replication-factor 1`
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创建topic myStreamOut

`kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.136.20:2181 --topic myStreamOut --partitions 1 --replication-factor 1`
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生产消息写入到myStreamIn

`kafka-console-producer.sh --topic myStreamIn --broker-list 192.168.136.20:9092`
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消费myStreamOut里的数据

`kafka-console-consumer.sh --topic myStreamOut --bootstrap-server 192.168.136.20:9092 --from-beginning`
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运行示例代码并在生产者端输入数据，能在消费端看到数据，表明Kafka Stream写入成功。

3.2 案例二：将TopicA中的数据实现wordcount写入到TopicB

工作中不可能像案例一一样将一个Topic的数据原封不动存入另一个Topic，一般是要经过处理，这就需要在流中加上逻辑。

`import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.*;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KTable;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class WordCountStream {
public static void main(String[] args) {
Properties prop =new Properties();
prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"wordcountstream");
prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.20:9092"); //zookeeper的地址
prop.put(StreamsConfig.COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,2000);  //提交时间设置为2秒
//prop.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,""earliest );   //earliest  latest  none  默认latest
//prop.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");  //true(自动提交)  false(手动提交)
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG,Serdes.String().getClass());
//创建流构造器
//hello world
//hello java
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KTable<String, Long> count = builder.stream("wordcount-input") //从kafka中一条一条取数据
.flatMapValues(                //返回压扁后的数据
(value) -> {           //对数据按空格进行切割，返回List集合
String[] split = value.toString().split(" ");
List<String> strings = Arrays.asList(split);
return strings;
})  //null hello,null world,null hello,null java
.map((k, v) -> {
return new KeyValue<String, String>(v,"1");
}).groupByKey().count();
count.toStream().foreach((k,v)->{
//为了测试方便，我们将kv输出到控制台
System.out.println("key:"+k+"   "+"value:"+v);
});
count.toStream().map((x,y)->{
return new KeyValue<String,String>(x,y.toString());  //注意转成toString类型，我们前面设置的kv的类型都是string类型
}).to("wordcount-output");
final Topology topo=builder.build();
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topo, prop);
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("stream"){
@Override
public void run() {
streams.close();
latch.countDown();
}
});
try {
streams.start();
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.exit(0);
}
}`
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`# 创建TopicA(wordcount-input)
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.136.20:2181 --topic wordcount-input --partitions 1 --replication-factor 1
# 创建TopicB(wordcount-output)
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.136.20:2181 --topic wordcount-output --partitions 1 --replication-factor 1
# 创建生产者
kafka-console-producer.sh --topic wordcount-input --broker-list 192.168.136.20:9092
# 创建消费者，需要打印出key(--property print.key=true)
kafka-console-consumer.sh --topic wordcount-output --bootstrap-server 192.168.136.20:9092 --from-beginning --property print.key=true`
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运行示例代码并在生产者端输入数据，能在消费端看到数据，表明Kafka Stream写入成功。

3.3 示例三：在TopicA中每输入一个值求和并写入到TopicB

`import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.*;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KTable;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class SumStream {
public static void main(String[] args) {
Properties prop =new Properties();
prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"sumstream");
prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.20:9092"); //zookeeper的地址
prop.put(StreamsConfig.COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,2000);  //提交时间设置为2秒
//prop.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");   //earliest  latest  none  默认latest
//prop.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");  //true(自动提交)  false(手动提交)
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG,Serdes.String().getClass());
//创建流构造器
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<Object, Object> source = builder.stream("suminput");
KTable<String, String> sum1 = source.map((key, value) ->
new KeyValue<String, String>("sum", value.toString())
).groupByKey().reduce((x, y) -> {
System.out.println("x: " + x + "    " + "y: "+y);
Integer sum = Integer.valueOf(x) + Integer.valueOf(y);
System.out.println("sum: "+sum);
return sum.toString();
});
sum1.toStream().to("sumout");
final Topology topo=builder.build();
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topo, prop);
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("stream"){
@Override
public void run() {
streams.close();
latch.countDown();
}
});
try {
streams.start();
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.exit(0);
}
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`# 创建topicA(suminput)
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.136.20:2181 --topic suminput  --partitions 1 --replication-factor 1
# 创建生产者
kafka-console-producer.sh --topic suminput --broker-list 192.168.136.20:9092
# 创建topicB(sumout)
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.136.20:2181 --topic sumout  --partitions 1 --replication-factor 1
# 创建消费者
kafka-console-consumer.sh --topic sumout --bootstrap-server 192.168.136.20:9092 --from-beginning`
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运行示例代码并在生产者端输入数据，能在消费端看到数据，表明Kafka Stream写入成功。

3.4 案例四：窗口

3.4.1 每隔2秒钟输出一次过去5秒内topicA里的wordcount，结果写入到TopicB

`import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.*;
import org.apache.kafka.streams.kstream.*;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class WindowStream {
public static void main(String[] args) {
Properties prop =new Properties();
prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"WindowStream");
prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.20:9092"); //zookeeper的地址
prop.put(StreamsConfig.COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,3000);  //提交时间设置为3秒
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG,Serdes.String().getClass());
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<Object, Object> source = builder.stream("topicA");
KTable<Windowed<String>, Long> countKtable = source.flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toString().split("s+")))
.map((x, y) -> {
return new KeyValue<String, String>(y, "1");
}).groupByKey()
//加5秒窗口,按步长2秒滑动  Hopping Time Window
.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(5).toMillis()).advanceBy(Duration.ofSeconds(2).toMillis()))
//.windowedBy(SessionWindows.with(Duration.ofSeconds(15).toMillis()))
.count();
//为了方便查看，输出到控制台
countKtable.toStream().foreach((x,y)->{
System.out.println("x: "+x+"  y: "+y);
});
countKtable.toStream().map((x,y)-> {
return new KeyValue<String, String>(x.toString(), y.toString());
}).to("topicB");
final Topology topo=builder.build();
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topo, prop);
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("stream"){
@Override
public void run() {
streams.close();
latch.countDown();
}
});
try {
streams.start();
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.exit(0);
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3.4.2 每隔5秒钟输出一次过去5秒内topicA里的wordcount，结果写入到TopicB

加5秒窗口，与3.4.1不同的是，前一个5秒与下一个5秒没有任何交叉。

`import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.*;
import org.apache.kafka.streams.kstream.*;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class WindowStream {
public static void main(String[] args) {
Properties prop =new Properties();
prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"WindowStream");
prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.20:9092"); //zookeeper的地址
prop.put(StreamsConfig.COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,3000);  //提交时间设置为3秒
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG,Serdes.String().getClass());
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<Object, Object> source = builder.stream("topicA");
KTable<Windowed<String>, Long> countKtable = source.flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toString().split("s+")))
.map((x, y) -> {
return new KeyValue<String, String>(y, "1");
}).groupByKey()
//加五秒的窗口(前一个5秒和下一个5秒没有任何交叉) Tumbling Time Window
.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(5).toMillis()))
.count();
countKtable.toStream().foreach((x,y)->{
System.out.println("x: "+x+"  y: "+y);
});
countKtable.toStream().map((x,y)-> {
return new KeyValue<String, String>(x.toString(), y.toString());
}).to("topicB");
final Topology topo=builder.build();
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topo, prop);
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("stream"){
@Override
public void run() {
streams.close();
latch.countDown();
}
});
try {
streams.start();
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.exit(0);
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3.4.3 TopicA 15秒内的wordcount，结果写入TopicB

比如登录某app，20分钟内不操作，会自动退出。
一个典型的案例是，希望通过Session Window计算某个用户访问网站的时间。对于一个特定的用户（用Key表示）而言，当发生登录操作时，该用户（Key）的窗口即开始，当发生退出操作或者超时时，该用户（Key）的窗口即结束。窗口结束时，可计算该用户的访问时间或者点击次数等。

`import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.*;
import org.apache.kafka.streams.kstream.*;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class WindowStream {
public static void main(String[] args) {
Properties prop =new Properties();
prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"WindowStream");
prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.20:9092"); //zookeeper的地址
prop.put(StreamsConfig.COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,3000);  //提交时间设置为3秒
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG,Serdes.String().getClass());
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<Object, Object> source = builder.stream("windowdemo1");
KTable<Windowed<String>, Long> countKtable = source.flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toString().split("s+")))
.map((x, y) -> {
return new KeyValue<String, String>(y, "1");
}).groupByKey()
.windowedBy(SessionWindows.with(Duration.ofSeconds(15).toMillis()))
.count();
countKtable.toStream().foreach((x,y)->{
System.out.println("x: "+x+"  y: "+y);
});
countKtable.toStream().map((x,y)-> {
return new KeyValue<String, String>(x.toString(), y.toString());
}).to("windowDemoOut");
final Topology topo=builder.build();
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topo, prop);
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("stream"){
@Override
public void run() {
streams.close();
latch.countDown();
}
});
try {
streams.start();
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.exit(0);
}
}`
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3.5 案例五：将TopicA的某一列扁平化处理写入TopicB

现有一张表user_friends，表结构如下，去掉表头，使用flume将内容写进Kafka的TopicA，将第二列扁平化处理写入TopicB。Flume–>Kafka的TopicA见另一篇博客Flume整合Kafka，本文演示从TopicA–>TopicB。

处理后的数据要求如下，就是将第二列展开。

`import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class UserFriendStream {
public static void main(String[] args) {
Properties prop =new Properties();
prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"UserFriendStream1");
prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.20:9092"); //zookeeper的地址
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG,Serdes.String().getClass());
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
builder.stream("user_friends_raw").flatMap((k,v)->{
List<KeyValue<String,String>> list=new ArrayList<>();
String[] info = v.toString().split(",");
if(info.length==2){
String[] friends = info[1].split("s+");
if (info[0].trim().length()>0){
for (String friend : friends) {
//为了方便测试打印出来
System.out.println(info[0]+"    "+friend);
list.add(new KeyValue<String,String>(null,info[0]+","+friend));
}}}
return list;
}).to("user_friends");
final Topology topo=builder.build();
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topo, prop);
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("stream"){
@Override
public void run() {
streams.close();
latch.countDown();
}
});
try {
streams.start();
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.exit(0);
}
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3.6 案例六：将TopicA的多列扁平化处理写入TopicB

现有一张表event_attendees.csv，内容如下，去掉表头，使用Flume将内容写入Kafka的TopicA，将二三四五列扁平化处理写入TopicB。本案例仅演示TopicA–>TopicB，不演示Flume–>Kafka。

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.*;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class EventAttendStream {
public static void main(String[] args) {
Properties prop =new Properties();
prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"UserFriendStream1");
prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.20:9092"); //zookeeper的地址
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG,Serdes.String().getClass());
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<Object, Object> ear = builder.stream("event_attendees_raw");
KStream<String, String> eventStream = ear.flatMap((k, v) -> {  //event,yes,maybe,invited,no
System.out.println(k + " " + v);
String[] split = v.toString().split(",");
ArrayList<KeyValue<String, String>> list = new ArrayList<>();
if (split.length >= 2 && split[1].trim().length() > 0) {
String[] yes = split[1].split("s+");
for (String y : yes) {
list.add(new KeyValue<String, String>(null, split[0] + "," + y + ",yes"));
}
}
if (split.length >= 3 && split[2].trim().length() > 0) {
String[] maybe = split[2].split("s+");
for (String mb : maybe) {
list.add(new KeyValue<String, String>(null, split[0] + "," + mb + ",maybe"));
}
}
if (split.length >= 4 && split[3].trim().length() > 0) {
String[] invited = split[3].split("s+");
for (String inv : invited) {
list.add(new KeyValue<String, String>(null, split[0] + "," + inv + ",invited"));
}
}
if (split.length >= 5 && split[4].trim().length() > 0) {
String[] no = split[4].split("s+");
for (String n : no) {
list.add(new KeyValue<String, String>(null, split[0] + "," + no + ",no"));
}
}
return list;
});
eventStream.to("events_attend");
final Topology topo=builder.build();
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topo, prop);
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("stream"){
@Override
public void run() {
streams.close();
latch.countDown();
}
});
try {
streams.start();
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.exit(0);
}
}

以上是 【Java】Kafka Stream 简介及基本运用(含案例) 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/92362.html