Kafka 有四个核心API,它们分别是 Producer API,它允许应用程序向一个或多个 topics 上发送消息记录 Consumer API,允许应用程序订阅一个或多个 topics 并处理为其生成的记录流 Streams API,它允许应用程序作为流处理器,从一个或多个主题中消费输入流并为其生成输出流,有效的将输入流转换为输出流。 Connector API,...
prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"wordcount"); prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.247.201:9092"); prop.put(StreamsConfig.COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,3000); prop.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_DOC,"earliest"); // earliest latest prop.put(ConsumerConfig.ENABLE_...
2、ConsumerAPI支持应用从Kafka集群的主题中读取数据流 3、StreamsAPI支持数据流从输入主题转化到输出主题 4、ConnectAPI支持实现持续地从一些源系统或应用划入Kafka或者从Kafka推入一些源系统或应用的接口。 我们这里主要讨论ProducerAPI和ConsumerAPI的使用,由于最新版的kafka java api中使用了一些jdk8的新特性,所以要求我...
下面，我将和您讨论分布式编程工具Akka Streams、Kafka Streams和Spark Streaming的主要特点、优缺点、以及如何在一个简单的字数统计应用中使用它们。文中，我主要使用Scala来编写代码，所涉及到的框架都带有Java API。一、Kafka Streams Kafka Steams是一个可以处理数据的客户端库（client library）。此处的客户端库是指...
文中,我主要使用Scala来编写代码,所涉及到的框架都带有Java API。 一、Kafka Streams Kafka Steams是一个可以处理数据的客户端库(client library)。此处的客户端库是指,我们所编写的应用程序使用了另一个基础设施(在本例中是Kafka集群)所提供的服务。因此,我们需要与一个集群进行交互,以处理持续的数据流。而数据...
Kafka Streams API 的主要目的是将流处理从大数据细分市场带入主流应用程序开发领域,通过简单容易的流处理从根本上提高开发操作有经验。使用Kafka Stream API,可以使用标准的Java应用解决流处理的需求,无论是大规模还是小规模,都可以在Kafka集群的客户端机器上运行这些应用。弹性:可以运行单个或多个实例应用,它们会自动发...
KafkaStream-高级别API 使用Streams DSL构建一个处理器拓扑,开发者可以使用KStreamBuilder类,它是TopologyBuilder的扩展。在Kafka源码的streams/examples包中有一个简单的例子。另外本节剩余的部分将通过一些代码来展示使用Streams DSL创建拓扑的关键的步骤。但是我们推荐开发者阅读更详细完整的源码。
下面是对使用Kafka Streams API的应用程序的剖析。它提供了包含多个流线程的Kafka Streams应用程序的逻辑视图,每个线程包含多个流任务。 Amazon Kinesis Amazon Kinesis是一个完全管理的Amazon Web服务(AWS),用于实时收集、处理和分析视频和数据流。A...
由于之前依赖的kafka-clients包中没有Stream API,所以需要另外引入Stream的依赖包。在项目中添加如下依赖: <dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-streams</artifactId><version>2.5.0</version></dependency> 1. 2. 3.
Stream API:高效地将输入流转换到输出流,通常应用在一些流处理场景。 Connector API:从一些源系统或应用程序拉取数据到Kafka,如上图中的DB。 Kafka在0.10版本推出了Stream API,提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。 本文将从流式计算出发,之后介绍Kafka Streams的特点,最后探究Kafka Streams的架构...