Streams是一个基于Kafka的流处理库#xff0c;它可以用来处理流式数据#xff0c;进行流式计算和转换操作。

下面将介绍如何在Spring

Cloud中实现实时数据处理可以帮助我们构建可扩展、高性能的实时数据处理应用。

Kafka

Streams是一个基于Kafka的流处理库它可以用来处理流式数据进行流式计算和转换操作。

下面将介绍如何在Spring

--dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter/artifactId/dependency!--

Spring

--dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-kafka/artifactId/dependency!--

Kafka

--dependencygroupIdorg.apache.kafka/groupIdartifactIdkafka-streams/artifactId/dependency

/dependencies3.

在application.properties文件中添加Kafka相关的配置

spring.kafka.bootstrap-serverslocalhost:9092

spring.kafka.consumer.auto-offset-resetearliest

spring.kafka.consumer.group-idmy-group4.

创建Kafka

Streams处理器来定义我们的数据处理逻辑。

可以创建一个新的类实现Spring的KafkaStreamsDSL接口

Configuration

value.toUpperCase()).filter((key,

value)

5);outputTopic.to(OUTPUT_TOPIC);}

}在上面的代码中我们创建了一个输入主题my-input-topic和一个输出主题my-output-topic。

然后我们使用mapValues方法将输入流中的值转换为大写并使用filter方法过滤长度大于5的记录。

最后我们使用to方法将输出流写入输出主题。

启动Kafka

{SpringApplication.run(Application.class,

new

KafkaStreamsProcessor();kafkaStreamsProcessor.start();}

}在上面的代码中我们创建了一个KafkaStreamsProcessor实例并调用start方法来启动Kafka

生产和消费消息

现在我们可以使用Kafka生产者向输入主题发送消息并使用Kafka消费者从输出主题接收处理后的数据。

RestController

kafkaTemplate;PostMapping(/send)public

ResponseEntityString

{kafkaTemplate.send(my-input-topic,

message);return

successfully);}GetMapping(/receive)public

receiveMessages()

}在上面的代码中我们使用KafkaTemplate来发送消息到输入主题。

在/receive接口中我们从输出主题读取数据并返回给客户端。

运行应用程序

现在我们可以运行应用程序并进行测试。

可以使用以下命令启动应用程序

mvn

spring-boot:run然后使用Postman或其他HTTP客户端发送POST请求到/send接口并使用GET请求从/receive接口接收处理后的数据。

高级配置和扩展

支持多个输入和输出主题使用KTable进行状态管理使用Serde自定义序列化和反序列化使用join和window操作进行流-流和流-表操作使用GlobalKTable和GlobalStore进行全局状态管理

Streams在Spring

Streams库来进行实时数据处理。

希望本文对你有所帮助谢谢阅读