Kafka具有四个核心API: Producer API:允许应用程序将记录流发布到一个或多个Kafka主题。 Consumer API:允许应用程序订阅一个或多个主题并处理为其生成的记录流。 Streams API:允许应用程序充当流处理器,使用一个或多个主题的输入流,并生成一个或多个输出主题的输出流,从而有效地将输入流转换为输出流。 Connector A...
Kafka Streams 提供了用于构建交互式查询的高级 API,使开发人员能够使用标准键值存储语义来查询状态存储。该 API 提供了查询特定键或键组的方法,并返回与每个键关联的最新值。 除了高级 API 之外,Kafka Streams 还提供了用于构建自定义交互式查询的低级 API。低级 API 使开发人员能够使用自定义查询直接查询状态存储,并...
Streams API:流API允许应用程序充当流处理器,从一个或者多个Topic中消费输入流,并将输出流生成为一个或多个输出主题,从而将输入流有效地转换为输出流。 Connector API:连接器API允许构建和运行可重用的生产者或消费者,这些生产者或消费者将Kafka Topic连接到现有的应用程序或数据系统。例如:连接到关系数据库的连接器...
对于复杂的数据变换,Kafka提供了Streams API。 Stream API 允许应用做一些复杂的处理,比如将流数据聚合或者join。 这一功能有助于解决以下这种应用程序所面临的问题:处理无序数据,当消费端代码变更后重新处理输入,执行有状态计算等。 Streams API建立在Kafka的核心之上:它使用Producer和Consumer API作为输入,使用Kafka...
使用者API:使用来自Kafka集群中主题的消息。 Streams API:使用主题中的消息,并将其转换为Kafka集群中的其他主题。 这些操作可以是过滤,联接,映射,分组等。 连接API:无需编码即可直接将Kafka群集连接到源系统或接收器系统。 该系统可以是文件,关系数据库,Elasticsearch等。
基础数据源,可以直接通过streamingContextAPI实现。如文件系统和socket连接 高级的数据源,如Kafka, Flume, Kinesis等等. 可以通过额外的类库去实现。 #基础数据源 使用官方的案例 /spark/examples/src/main/python/streaming nc -lk 6789 处理socket数据 示例代码如下: 读取socket中的数据进行流处理 ...
Kafka附带了一些这样的客户端,这些客户端由Kafka社区提供的数十个客户端补充:客户端可用于Java和Scala,包括更高级别的Kafka Streams库、Go、Python、C/C++、以及许多其他编程语言以及REST API。 主要概念和术语 事件记录了世界上或您的业务中“发生了一些事情”的事实。在文档中也称为记录或消息。当您向Kafka读取或...
1.ProducerAPI:允许应用程序将记录流发布到一个或多个Kafka主题。2.ConsumerAPI:允许应用程序订阅一个或多个主题并处理为其生成的记录流。3.StreamsAPI:允许应用程序充当流处理器,使用一个或多个主题的输入流,并生成一个或多个输出主题的 输出流,从而有效地将输入流转换为输出流。4.ConnectorAPI:允许构建和运行将...
API的设计有点类似于kafka-python,您可以通过将flush()放入循环中来使其同步。 fromconfluent_kafkaimportProducerfrompython_kafkaimportTimerproducer=Producer({'bootstrap.servers':'localhost:9092'})msg=('kafkatest'*20).encode()[:100]size=1000000defdelivery_report(err,decoded_message,original_message):ifer...
Responsive.dev是一个新的Kafka Streams解决方案，提供开箱即用的可观察性、工具化和自动化。这简化了Kafka Streams应用程序的开发，提高了性能和可管理性。Grafana Grafana 提供丰富的可视化和仪表板，提供对Kafka运行状态的实时洞察。它依赖于Prometheus，这是一个强大的监控系统和时间序列数据库，非常适合从Apache Kafka...