所以我实际上已经花了几天时间。我正在使用4个主题的记录。我需要在TimedWindow上聚合记录。当时间到了,我想将批准的消息或未批准的消息发送到接收器主题。这可能与kafka流有关吗?
即使窗口仍处于打开状态,它似乎也会将每个记录都放到新主题中,而这真的不是我想要的。
以下是简单的代码:
builder.stream(getTopicList(), Consumed.with(Serdes.ByteArray(),
Serdes.ByteArray()))
.flatMap(new ExceptionSafeKeyValueMapper<String,
FooTriggerMessage>("", Serdes.String(),
fooTriggerSerde))
.filter((key, value) -> value.getTriggerEventId() != null)
.groupBy((key, value) -> value.getTriggerEventId().toString(),
Serialized.with(Serdes.String(), fooTriggerSerde))
.windowedBy(TimeWindows.of(TimeUnit.SECONDS.toMillis(30))
.advanceBy(TimeUnit.SECONDS.toMillis(30)))
.aggregate(() -> new BarApprovalMessage(), /* initializer */
(key, value, aggValue) -> getApproval(key, value, aggValue),/*adder*/
Materialized
.<String, BarApprovalMessage, WindowStore<Bytes, byte[]>>as(
storeName) /* state store name */
.withValueSerde(barApprovalSerde))
.toStream().to(appProperties.getBarApprovalEngineOutgoing(),
Produced.with(windowedSerde, barApprovalSerde));
截至目前,每条记录都被下载到outgoingTopic,我只希望它在窗口关闭时发送一条消息,可以这么说。
这可能吗?
答案 0 :(得分:4)
我回答了我自己的问题,如果有人需要答案的话。在转换阶段,我使用上下文来创建调度程序。该调度程序有三个参数。标点的间隔时间,使用时间(挂钟或流时间)和供应商(满足时间时要调用的方法)。我使用了挂钟时间并为每个唯一的窗口键启动了一个新的调度程序。我在KeyValue存储中添加每条消息并返回null。然后,在每30秒调用一次的方法中,我检查窗口是否已关闭,并迭代密钥库中的消息,聚合并使用context.forward和context.commit。中提琴!在30秒窗口中收到4条消息,产生一条消息。
答案 1 :(得分:1)
您可以使用抑制功能。
来自Kafka官方指南:
https://kafka.apache.org/21/documentation/streams/developer-guide/dsl-api.html#window-final-results
答案 2 :(得分:0)
我遇到了这个问题,但是我解决了这个问题,在固定窗口之后并使用抑制的API添加了grace(0)
public void process(KStream<SensorKeyDTO, SensorDataDTO> stream) {
buildAggregateMetricsBySensor(stream)
.to(outputTopic, Produced.with(String(), new SensorAggregateMetricsSerde()));
}
private KStream<String, SensorAggregateMetricsDTO> buildAggregateMetricsBySensor(KStream<SensorKeyDTO, SensorDataDTO> stream) {
return stream
.map((key, val) -> new KeyValue<>(val.getId(), val))
.groupByKey(Grouped.with(String(), new SensorDataSerde()))
.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(WINDOW_SIZE_IN_MINUTES)).grace(Duration.ofMillis(0)))
.aggregate(SensorAggregateMetricsDTO::new,
(String k, SensorDataDTO v, SensorAggregateMetricsDTO va) -> aggregateData(v, va),
buildWindowPersistentStore())
.suppress(Suppressed.untilWindowCloses(unbounded()))
.toStream()
.map((key, value) -> KeyValue.pair(key.key(), value));
}
private Materialized<String, SensorAggregateMetricsDTO, WindowStore<Bytes, byte[]>> buildWindowPersistentStore() {
return Materialized
.<String, SensorAggregateMetricsDTO, WindowStore<Bytes, byte[]>>as(WINDOW_STORE_NAME)
.withKeySerde(String())
.withValueSerde(new SensorAggregateMetricsSerde());
}
在这里您可以看到结果