Question

基于apache Kafka docs KStream-to-KStream Joins are always windowed joins，我的问题是如何控制窗口的大小？保持主题数据的大小是否相同？或者，例如，我们可以将数据保留1个月，但过去几周加入流？

是否有任何好的示例来显示窗口化的KStream-to-kStream窗口连接？

在我的情况下，我们说我有2个KStream，kstream1和kstream2我希望能够加入kstream1到期30天{{1}的10天}}

Answer 1

这绝对是可能的。定义Stream运算符时，可以明确指定连接窗口大小。

KStream stream1 = ...;
KStream stream2 = ...;
long joinWindowSizeMs = 5L * 60L * 1000L; // 5 minutes
long windowRetentionTimeMs = 30L * 24L * 60L * 60L * 1000L; // 30 days

stream1.leftJoin(stream2,
                 ... // add ValueJoiner
                 JoinWindows.of(joinWindowSizeMs)
);

// or if you want to use retention time

stream1.leftJoin(stream2,
                 ... // add ValueJoiner
                 (JoinWindows)JoinWindows.of(joinWindowSizeMs)
                                         .until(windowRetentionTimeMs)
);

有关详细信息，请参阅http://docs.confluent.io/current/streams/developer-guide.html#joining-streams。

滑动窗口基本上定义了一个额外的连接谓词。在类似SQL的语法中，这将是：

SELECT * FROM stream1, stream2
WHERE
   stream1.key = stream2.key
   AND
   stream1.ts - before <= stream2.ts
   AND
   stream2.ts <= stream1.ts + after

此示例中的before == after == joinWindowSizeMs。如果您使用before和after明确设置这些值，则JoinWindows#before()和JoinWindows#after()也可以有不同的值。

源主题的保留时间完全独立于应用于Kafka Streams自身创建的更改日志主题的指定windowRetentionTimeMs。窗口保留允许相互之间加入无序记录，即延迟到达的记录（请记住，Kafka具有偏移基于订购保证，但关于时间戳，记录可能无序）。

Answer 2

除了Matthias J. Sax所说的，还有一个流到流（窗口）的连接示例： https://github.com/confluentinc/examples/blob/3.1.x/kafka-streams/src/test/java/io/confluent/examples/streams/StreamToStreamJoinIntegrationTest.java

这适用于使用Apache Kafka 0.10.1的Confluent 3.1.x，即截至2017年1月的最新版本。有关使用较新版本的代码示例，请参阅上面存储库中的master分支。

这是上面代码示例的关键部分（同样，对于Kafka 0.10.1），稍微适应了您的问题。请注意，此示例恰好演示了OUTER JOIN。

long joinWindowSizeMs = TimeUnit.MINUTES.toMillis(5);
long windowRetentionTimeMs = TimeUnit.DAYS.toMillis(30);

final Serde<String> stringSerde = Serdes.String();
KStreamBuilder builder = new KStreamBuilder();
KStream<String, String> alerts = builder.stream(stringSerde, stringSerde, "adImpressionsTopic");
KStream<String, String> incidents = builder.stream(stringSerde, stringSerde, "adClicksTopic");

KStream<String, String> impressionsAndClicks = alerts.outerJoin(incidents,
    (impressionValue, clickValue) -> impressionValue + "/" + clickValue,
    // KStream-KStream joins are always windowed joins, hence we must provide a join window.
    JoinWindows.of(joinWindowSizeMs).until(windowRetentionTimeMs),
    stringSerde, stringSerde, stringSerde);

// Write the results to the output topic.
impressionsAndClicks.to(stringSerde, stringSerde, "outputTopic");

如何管理Kafka KStream到Kstream窗口加入？

2 个答案: