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上手第一关,手把手教你安装kafka与可视化工具kafka-eagle
Kafka是什么,以及如何使用SpringBoot对接Kafka
架构必备能力——kafka的选型对比及应用场景
Kafka存取原理与实现分析,打破面试难关
防止消息丢失与消息重复——Kafka可靠性分析及优化实践
我们前面介绍了很多kafka本身的特性与设计,也说了不少原理性的内容,本次我们稍微放松一下,来介绍一下 Kafka的一个重要组件—— Kafka Stream
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一、Kafka Stream是什么
1. 简介
Kafka Stream
是 Apache Kafka 的一个子项目,它提供了一种简单而快速的方法来对数据流进行处理,是一种无状态的流处理引擎,可以消费Kafka中的数据并将其转换为输出流。Kafka Stream不像其他流处理工具,它是一个Java库,能够快速构建、部署和管理数据流处理任务。
我们在前面的文章中《Kafka是什么,以及如何使用SpringBoot对接Kafka》 初步接触了kafka的客户端kafka client
,当时如果有眼尖的同学应该也注意到了,在使用Spring Initializr创建项目时,就看见了Kafka Stream的身影
那么Kafka Stream
与 我们当时接触的 Kafka client
有什么联系吗?其实它们的共同点在于他们都是与Kafka集成的API,从逻辑层次来说,Kafka Stream
是建立在 Kafka client
上的,我们在引用 Kafka Stream 时, 其会自带着 Kafka client 的包,如下:
那它们的作用到底哪不一样呢?具体来说,它们的不同之处可从这几个方面看:
-
功能不同
Kafka Stream是用于流处理任务的API,它提供了一种简单而快速的方法来对数据流进行处理。相反,Kafka Client主要用于生产和消费Kafka消息。 -
处理方式不同
Kafka Client主要依赖于订阅和轮询来消费Kafka消息。而Kafka Stream依赖于数据流的处理,它会自动将Kafka消息转化为数据流,并实时处理这些数据。 -
API调用方式不同
在Kafka Stream中,您需要定义一个拓扑结构,描述如何将输入流转换成输出流,并执行转换。而在Kafka Client中,您需要调用API来发送和接收Kafka消息。 -
应用场景不同
Kafka Stream适用于实时数据分析、实时预测等需要流处理的场景。而Kafka Client更适用于异步数据传输的场景,例如日志收集、事件处理等。
2. 特点
我们前面说过,流处理引擎做的人也是很多的,常见的比如说Apache Flink
、Apache Spark Streaming
、Apache Storm
以及阿里参考 Apache Storm 开发的Jstorm
。既然有如此多的可选项,为什么还有Kafka Stream这个东西呢?其实说来也简单,就是应用简单+功能丰富
总计来说,其具备以下特点:
-
无需额外征用集群资源
在传统的流处理中,需要单独的集群进行数据处理,这就意味着需要额外的开销。而Kafka Stream是直接在Kafka集群上执行的,不会征用额外的资源。 -
易于使用
Kafka Stream提供了简单易用的API,使得开发人员可以快速地进行流处理任务的开发。它还支持Java 8中的Lambda表达式,使得代码更加简洁。 -
支持丰富的转换操作
Kafka Stream支持丰富的转换操作,包括过滤、映射、聚合等。这些操作可以被组合使用,以满足不同的处理需求。
二、流程与核心类
1. KStream 和 KTable 概念
我们上面简要介绍了下Kafka Stream
的特点。但是,要想明白其流程并正确使用,我们还需要讲两个核心概念,也就是KStream
和 KTable
-
KStream
KStream是一个持续不断的流数据记录,每个记录都是一个key-value对,可以被读取、写入和转换。通常,KStream用于处理实时数据流,我们可以直接从kafka集群中指定主题来获取源源不断的数据 -
KTable
KTable顾名思义,可以看作是一张持久化的、可查询的、支持状态更新的表格。它通常是利用KStream的数据经过一系列转换和聚合操作生成的,KTable可以被读取和更新,但不能被删除。
KStream和KTable是互补的。KStream可以转换成KTable,也可以从KTable中获取值;KTable也可以转换成KStream,我们可以使用下图,看一下是如何针对数据流中,出现的单词进行计数并”落表“的:
当然,我们还有必要提及一下GlobalKTable
,它是一种特殊的KTable
,GlobalKTable通常用于处理比较静态的全局数据,例如维护一个全局的用户信息表,而且只在应用程序启动时从Kafka主题中加载所有数据,这意味着需要消耗较大的内存空间。
2. 常用逻辑与转换
我们上面说了KStream 和 KTable ,在代码里其实也对应了两个类,那这两个类都有些什么方法呢?最重要的,我们想知道,它们是如何互相转换的。
其实关于 KStream
,可能有些同学会想到JDK 里的 Stream ,因为确实很多方法是一致的,所以不用慌张。我们先来介绍下 KStream 的常用方法:
- filter:过滤数据流中不符合条件的记录。
- map:将每个记录转换为一个新的记录,可以改变记录的key和value。
- flatMap:与map类似,可以将一个记录转换为多个新的记录。
- mapValues:与map类似,但记录的键保留不变,只改变值
- groupByKey:将记录按key进行分组,生成一个KGroupedStream对象,可以用于聚合操作。
- reduce:对KGroupedStream对象进行聚合操作。
- join:将两个KStream对象进行join操作,生成一个新的KStream对象。
- windowed:对KStream对象进行窗口操作,可以使用时间窗口或大小窗口。
- aggregate:将当前流中的记录聚合,并生成一个新的KTable。与reduce方法不同,aggregate方法不仅考虑当前记录,还考虑之前记录的聚合结果
- to:将结果输出到输出主题中
我们举一个小代码段来看下这些方法的使用
KStream<String, String> input = ...;
// 使用filter方法过滤出包含"important"的值
KStream<String, String> filtered = input
.filter((key, value) -> value.contains("important"))
// 使用mapValues方法将每个值的长度作为新值。
KStream<String, Integer> mapped = filtered
.mapValues(value -> value.length());
// 使用groupBy方法将键值对按键分组,并使用count方法计算每个键出现的次数,将结果存储在KTable中
KTable<String, Integer> counted = mapped
.groupBy((key, value) -> key)
.count(Materialized.as("counts"));
// 使用selectKey方法选取值中"-"前的部分作为新键
KStream<String, String> rekeyed = input
.selectKey((key, value) -> value.split("-")[0]);
// 使用leftJoin方法将两个KStream进行左连接,即mapped流和rekeyed流进行连接,
// 连接的条件是两个流中的键相等。连接函数的定义是将两个整型值相加,并将结果作为连接后的流的值
KStream<String, Integer> joined = mapped
.leftJoin(rekeyed, (value1, value2) -> value1 + value2);
// 使用groupByKey方法对键值对按键分组,并使用windowedBy方法将窗口大小设置为5分钟,
// 然后使用count方法计算每个键在此时间窗口中出现的次数,最后使用toStream方法将结果
// 转换为KStream类型并将时间窗口的起止时间设置为键,值设置为次数
KStream<String, Long> windowed = input
.groupByKey()
.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(5)))
.count()
.toStream()
.map((key, value) -> new KeyValue<>(key.key(), value));
// 将结果输出到输出主题中
windowed.to("output-topic");
而关于KTable,也有一些常用方法,如下:
- filter:根据指定的谓词过滤记录,并返回一个新的KTable。谓词是一个接受key和value作为参数的函数,如果返回true,则保留该记录,否则过滤掉。
- mapValues:对KTable中的每个value执行指定的转换函数,并返回一个新的KTable。
- groupBy:根据指定的key进行分组,并返回一个KGroupedTable对象,该对象用于执行各种聚合操作。
- join:将当前KTable与另一个KTable或KStream进行连接,并返回一个新的KTable。
- toStream:将KTable转换为KStream,并返回一个新的KStream对象。
我们也写一小段代码用于演示:
// 从输入流中建立一个KTable
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KTable<String, String> myKTable = builder.table("input-topic", Materialized.as("ktable-store"));
// 1. 执行一些过滤操作,保留包含特定前缀的键
KTable<String, String> filteredKTable = myKTable.filter((key, value) -> key.startsWith("prefix"));
// 2. 执行mapValues操作,将每个键值对中的value进行大写转换
KTable<String, String> uppercasedKTable = myKTable.mapValues(e -> e.toUpperCase());
// 3. 执行groupBy操作,将键值对按照key的前缀分组
KTable<String, String> groupedKTable = myKTable.groupBy((key, value) -> KeyValue.pair(key.split("_")[0], value))
.reduce((aggValue, newValue) -> aggValue + "_" + newValue);
// 4. 执行leftJoin操作,将两个KTable进行连接,如果某一个KTable中没有该key,则用null进行填充
KTable<String, String> leftJoinedKTable = myKTable.leftJoin(filteredKTable,
(value1, value2) -> value1 + "-" + value2);
// 5. 执行toStream操作,将KTable转换为KStream类型
myKTable.toStream().map((key, value) -> KeyValue.pair(key, value.toUpperCase()));
当然,关于上述哪些方法,我们也可以用一张图来概括它们之间的转换关系,如下图,其中的 KGroupedStream 和 KGroupedTable 其实就是KStream 和 KTable 进行聚合操作后的产物
三、使用场景与Demo
1. 实时数据分析
Kafka Stream可以将实时到达的数据进行处理,以便进行实时数据分析。在这种情况下,Kafka Stream通常会将数据转换为一些有用的信息,以便于更好的理解数据,我们可以举一个简单的示例demo
假设我们有一个数据流,其中包含电影评分信息和电影相关信息。我们的任务是计算出每个电影的平均评分。
首先,我们需要定义输入数据流所需的数据结构。假设我们的数据结构如下:
@Data
public class MovieRating {
private String movieId;
private float rating;
}
@Data
public class Movie {
private String movieId;
private String title;
}
接下来,我们需要编写Kafka流应用程序。我们可以将其分为三个步骤:
1.从Kafka主题读取电影评分和电影相关信息。
2.以电影ID为键,将电影评分聚合到一个窗口中,并计算平均值。
3.将结果写入新的Kafka主题。
public static void main(String[] args) throws Exception {
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "movie-ratings-app");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, SpecificAvroSerde.class);
final StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
// 步骤1:从kafka主题中读取电影信息及评分
// 我们假设主题包含Avro编码的数据
KStream<String, MovieRating> ratings = builder.stream("movie-ratings");
KStream<String, Movie> movies = builder.stream("movies");
// 步骤2: 按电影ID聚合评分并计算平均评分.
KTable<Windowed<String>, Double> averageRatings = ratings
.groupBy((key, value) -> value.getMovieId())
.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(10)))
.aggregate(
() -> new RatingAggregate(0.0, 0L),
(key, value, aggregate) -> new RatingAggregate(aggregate.getSum() + value.getRating(), aggregate.getCount() + 1),
Materialized.with(Serdes.String(), new RatingAggregateSerde())
)
.mapValues((aggregate) -> aggregate.getSum() / aggregate.getCount())
.toStream()
.groupByKey()
.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(10)))
.reduce(
(value1, value2) -> Math.max(value1, value2),
Materialized.with(Serdes.String(), Serdes.Double())
)
.toStream()
.map((key, value) -> new KeyValue<>(key.key(), value));
// 步骤3: 将结果写入一个新的kafka主题.
averageRatings.to("average-ratings");
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();
}
// 用于聚合评分的辅助类
public static class RatingAggregate {
private double sum;
private long count;
public RatingAggregate(double sum, long count) {
this.sum = sum;
this.count = count;
}
public double getSum() {
return sum;
}
public long getCount() {
return count;
}
}
// 序列化与反序列化.
public static class RatingAggregateSerde extends Serdes.WrapperSerde<RatingAggregate> {
public RatingAggregateSerde() {
super(new JsonSerializer<>(), new JsonDeserializer<>(RatingAggregate.class));
}
}
在上面的代码中,我们使用Serdes.String()和SpecificAvroSerde来序列化和反序列化字符串和Avro-encoded对象。我们使用TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(10))定义大小为10分钟的窗口。我们使用RatingAggregate类来辅助计算每个电影的平均评分,RatingAggregateSerde类来序列化和反序列化RatingAggregate对象
2. 实时预测
Kafka Stream可以用于实时预测任务,例如在一些应用中,需要根据实时到达的数据来进行预测。Kafka Stream可以使用已有的模型,对实时数据进行预测,从而实现实时的推荐或预测等功能。
还是拿电影举例,我们经常可以看到电影票房的预测,我们可以以此写一个Demo文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-751789.html
public class MovieProcessor {
private static final String INPUT_TOPIC = "box-office-input";
private static final String OUTPUT_TOPIC = "box-office-output";
public static void main(String[] args) {
// 创建 Kafka Streams 配置
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "box-office-predictor");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
// 创建 Kafka Streams
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> inputStream = builder.stream(INPUT_TOPIC);
// 将上映日期转换为毫秒数,并计算出预测票房
KTable<Long, Double> boxOfficePrediction = inputStream
.mapValues(new ValueMapper<String, Double>() {
@Override
public Double apply(String value) {
String[] fields = value.split(",");
long releaseDateMillis = LocalDate.parse(fields[1]).toEpochDay() * 24 * 60 * 60 * 1000;
int runtime = Integer.parseInt(fields[2]);
double boxOffice = Double.parseDouble(fields[3]);
double prediction = boxOffice / (runtime * 60 * 1000.0) * (releaseDateMillis - System.currentTimeMillis());
return prediction > 0 ? prediction : 0;
}
})
.groupBy(new KeyValueMapper<String, Double, Long>() {
@Override
public Long apply(String key, Double value) {
return 1L;
}
})
.reduce(new Reducer<Double>() {
@Override
public Double apply(Double value1, Double value2) {
return value1 + value2;
}
})
.mapValues(new ValueMapper<Double, Double>() {
@Override
public Double apply(Double value) {
return value / (24 * 60 * 60 * 1000.0);
}
});
// 将预测结果发送到 Kafka Topic 中
boxOfficePrediction.toStream().to("prediction");
// 启动 Kafka Streams
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();
}
}
四、总结
今天我们学了一些关于Kafka Stream的内容太,知道了它是一种流处理引擎,可以消费Kafka中的数据,进行处理后,还能其转换为输出流。它特点在于不需要额外征用集群资源、易于使用、支持丰富的转换操作。使用场景包括实时数据分析、实时预测等。但其实Kafka Stream的内容还是很多的,我们将在后面的学习中继续讲解
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-751789.html
到了这里,关于Kafka的重要组件,谈谈流处理引擎Kafka Stream的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!