我正在使用JSON消息发布Kafka,例如:
"UserID":111,"UpdateTime":06-13-2018 12:13:43.200Z,"Comments":2,"Like":10
"UserID":111,"UpdateTime":06-13-2018 12:13:40.200Z,"Comments":0,"Like":6
"UserID":222,"UpdateTime":06-13-2018 12:13:43.200Z,"Comments":1,"Like":10
"UserID":111,"UpdateTime":06-13-2018 12:13:44.600Z,"Comments":3,"Like":12
我想使用Kafka Streams在10秒的时间窗口中基于UpdateTime
对消息进行排序,并在另一个Kafka主题中推回已排序的消息。
我创建了一个流,它从输入主题中读取数据,然后我在TimeWindowedKStream
之后创建groupByKey()
,其中UserID是消息中的密钥(虽然它不需要groupByKey
和然后排序,但我无法直接获得WindowedBy
。但我无法进一步基于UpdateTime
在10秒窗口中对消息进行排序。我的源代码是:
public static void main(String[] args) throws Exception {
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "streams-sorting");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "broker");
props.put(StreamsConfig.CACHE_MAX_BYTES_BUFFERING_CONFIG, 0);
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> source = builder.stream("UnsortedMessages");
TimeWindowedKStream<String, String> countss = source.groupByKey().windowedBy(TimeWindows.of(10000L)
.until(10000L));
/*
SORTING CODE
*/
outputMessage.toStream().to("SortedMessages", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
// attach shutdown handler to catch control-c
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("streams-sorting-shutdown-hook") {
@Override
public void run() {
streams.close();
latch.countDown();
}
});
try {
streams.start();
latch.await();
} catch (Throwable e) {
System.exit(1);
}
System.exit(0);
}
非常感谢提前。
答案 0 :(得分:2)
如果要对忽略密钥的消息进行排序,则仅根据分区执行此操作,并且仅当输入主题与输出主题具有相同数量的分区时才有意义。对于这种情况,您应该提取分区号并将其用作消息密钥(cf:https://docs.confluent.io/current/streams/faq.html#accessing-record-metadata-such-as-topic-partition-and-offset-information)
对于排序,它更棘手。请注意,Kafka Streams遵循&#34;连续输出&#34; model并使用DSL为每个输入记录发出更新。因此,使用Processor API可能更好。您将使用带有附加商店的Processor
并将记录放入商店。作为内存中的结构,您可以保留已排序的记录列表。随着时间的推移,你可以发出&#34;完成&#34;窗口并从商店中删除相应的记录。
我认为你不能使用DSL来构建它。