第6章、Kafka Streams

一、概述

1.1、Kafka Streams 

　　Kafka Streams。Apache Kafka开源项目的一个组成部分。是一个功能强大，易于使用的库。用于在Kafka上构建高可分布式、拓展性，容错的应用程序。

1.2、Kafka Streams特点

• 功能强大 
  • 高扩展性，弹性，容错 
• 轻量级 

  • 轻量级 

  • 一个库，而不是框架

• 完全集成 　

  • 100%的Kafka 0.10.0版本兼容

  • 易于集成到现有的应用程序

• 实时性

  • 毫秒级延迟 

  • 并非微批处理 

  • 窗口允许乱序数据 

  • 允许迟到数据

1.3、为什么要有Kafka Stream

　　当前已经有非常多的流式处理系统，最知名且应用最多的开源流式处理系统有Spark Streaming和Apache Storm。Apache Storm发展多年，应用广泛，提供记录级别的处理能力，当前也支持SQL on Stream。而Spark Streaming基于Apache Spark，可以非常方便与图计算，SQL处理等集成，功能强大，对于熟悉其它Spark应用开发的用户而言使用门槛低。另外，目前主流的Hadoop发行版，如Cloudera和Hortonworks，都集成了Apache Storm和Apache Spark，使得部署更容易。
　　既然Apache Spark与Apache Storm拥用如此多的优势，那为何还需要Kafka Stream呢？主要有如下原因。
　　第一，Spark和Storm都是流式处理框架，而Kafka Stream提供的是一个基于Kafka的流式处理类库。框架要求开发者按照特定的方式去开发逻辑部分，供框架调用。开发者很难了解框架的具体运行方式，从而使得调试成本高，并且使用受限。而Kafka Stream作为流式处理类库，直接提供具体的类给开发者调用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试。

　　第二，虽然Cloudera与Hortonworks方便了Storm和Spark的部署，但是这些框架的部署仍然相对复杂。而Kafka Stream作为类库，可以非常方便的嵌入应用程序中，它对应用的打包和部署基本没有任何要求。

　　第三，就流式处理系统而言，基本都支持Kafka作为数据源。例如Storm具有专门的kafka-spout，而Spark也提供专门的spark-streaming-kafka模块。事实上，Kafka基本上是主流的流式处理系统的标准数据源。换言之，大部分流式系统中都已部署了Kafka，此时使用Kafka Stream的成本非常低。

　　第四，使用Storm或Spark Streaming时，需要为框架本身的进程预留资源，如Storm的supervisor和Spark on YARN的node manager。即使对于应用实例而言，框架本身也会占用部分资源，如Spark Streaming需要为shuffle和storage预留内存。但是Kafka作为类库不占用系统资源。

　　第五，由于Kafka本身提供数据持久化，因此Kafka Stream提供滚动部署和滚动升级以及重新计算的能力。

　　第六，由于Kafka Consumer Rebalance机制，Kafka Stream可以在线动态调整并行度。

二、Kafka Stream数据清洗案例

 　　需求：实时处理单词带有”>>>”前缀的内容。例如输入”atguigu>>>ximenqing”，最终处理成“ximenqing”

　　需求分析：

 　　案例实操

•  创建一个工程，并添加jar包
• 创建主类

public class Application {

    public static void main(String[] args) {

        // 定义输入的topic
        String from = "first";
        // 定义输出的topic
        String to = "second";

        // 设置参数
        Properties settings = new Properties();
        settings.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "logFilter");
        settings.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "master:9092");

        StreamsConfig config = new StreamsConfig(settings);

        // 构建拓扑
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        builder.addSource("SOURCE", from)
               .addProcessor("PROCESS", new ProcessorSupplier<byte[], byte[]>() {

                    @Override
                    public Processor<byte[], byte[]> get() {
                        // 具体分析处理
                        return new LogProcessor();
                    }
                }, "SOURCE")
                .addSink("SINK", to, "PROCESS");

        // 创建kafka stream
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder, config);
        streams.start();
    }
}

• 具体业务处理

public class LogProcessor implements Processor<byte[], byte[]> {
    
    private ProcessorContext context;
    
    @Override
    public void init(ProcessorContext context) {
        this.context = context;
    }

    @Override
    public void process(byte[] key, byte[] value) {
        String input = new String(value);
        
        // 如果包含“>>>”则只保留该标记后面的内容
        if (input.contains(">>>")) {
            input = input.split(">>>")[1].trim();
            // 输出到下一个topic
            context.forward("logProcessor".getBytes(), input.getBytes());
        }else{
            context.forward("logProcessor".getBytes(), input.getBytes());
        }
    }

    @Override
    public void punctuate(long timestamp) {
        
    }

    @Override
    public void close() {
        
    }
}

• 运行程序
• 在hadoop104上启动生产者

[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh 
--broker-list master:9092 --topic first

>hello>>>world
>h>>>atguigu
>hahaha

• 在slave01上启动消费者

[atguigu@slave01 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper master:2181 --from-beginning --topic second

world
hahaha