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springboot、spring-kafka、kafka-client的版本对应关系

豆丁趣 2024-01-12 阅读 13
linqc#

1 实时流式计算

1.1 概念

一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中,输入是持续的,可以认为在时间上是无界的,也就意味着,永远拿不到全量数据去做计算。同时,计算结果是持续输出的,也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高,同时一般是先定义目标计算,然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率,往往尽可能采用增量计算代替全量计算。

流式计算就相当于上图的右侧扶梯,是可以源源不断的产生数据,源源不断的接收数据,没有边界。

1.2 应用场景

  • 日志分析

    网站的用户访问日志进行实时的分析,计算访问量,用户画像,留存率等等,实时的进行数据分析,帮助企业进行决策

  • 大屏看板统计

    可以实时的查看网站注册数量,订单数量,购买数量,金额等。

  • 公交实时数据

    可以随时更新公交车方位,计算多久到达站牌等

  • 实时文章分值计算

    头条类文章的分值计算,通过用户的行为实时文章的分值,分值越高就越被推荐。

1.3 技术方案选型

  • Hadoop

  • Apche Storm

    Storm 是一个分布式实时大数据处理系统,可以帮助我们方便地处理海量数据,具有高可靠、高容错、高扩展的特点。是流式框架,有很高的数据吞吐能力。

  • Kafka Stream

    可以轻松地将其嵌入任何Java应用程序中,并与用户为其流应用程序所拥有的任何现有打包,部署和操作工具集成。

2 Kafka Stream

2.1 概述

Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。

Kafka Stream的特点如下:

  • Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方便地嵌入任意Java应用中,也可以任意方式打包和部署

  • 除了Kafka外,无任何外部依赖

  • 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证

  • 通过可容错的state store实现高效的状态操作(如windowed join和aggregation)

  • 支持正好一次处理语义

  • 提供记录级的处理能力,从而实现毫秒级的低延迟

  • 支持基于事件时间的窗口操作,并且可处理晚到的数据(late arrival of records)

  • 同时提供底层的处理原语Processor(类似于Storm的spout和bolt),以及高层抽象的DSL(类似于Spark的map/group/reduce)

2.2 Kafka Streams的关键概念

  • 源处理器(Source Processor):源处理器是一个没有任何上游处理器的特殊类型的流处理器。它从一个或多个kafka主题生成输入流。通过消费这些主题的消息并将它们转发到下游处理器。

  • Sink处理器:sink处理器是一个没有下游流处理器的特殊类型的流处理器。它接收上游流处理器的消息发送到一个指定的Kafka主题

2.3 KStream

(1)数据结构类似于map,如下图,key-value键值对

(2)KStream

KStream数据流(data stream),即是一段顺序的,可以无限长,不断更新的数据集。 数据流中比较常记录的是事件,这些事件可以是一次鼠标点击(click),一次交易,或是传感器记录的位置数据。

KStream负责抽象的,就是数据流。与Kafka自身topic中的数据一样,类似日志,每一次操作都是向其中插入(insert)新数据。

为了说明这一点,让我们想象一下以下两个数据记录正在发送到流中:

(“ alice”,1)->(“” alice“,3)

如果您的流处理应用是要总结每个用户的价值,它将返回4alice。为什么?因为第二条数据记录将不被视为先前记录的更新。(insert)新数据

2.4 Kafka Stream入门案例编写

(1)需求分析,求单词个数(word count)

(2)引入依赖

(3)创建原生的kafka staream入门案例

(4)测试准备

  • 使用生产者在topic为:itcast_topic_input中发送多条消息

  • 使用消费者接收topic为:itcast_topic_out

结果:

  • 通过流式计算,会把生产者的多条消息汇总成一条发送到消费者中输出

2.5 SpringBoot集成Kafka Stream

(1)自定配置参数

修改application.yml文件,在最下方添加自定义配置

(2)新增配置类,创建KStream对象,进行聚合

测试:

启动微服务,正常发送消息,可以正常接收到消息

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