stream kafka如何进行数据聚合-乐工具技术知识

在Apache Kafka中，您可以使用Kafka Streams API进行数据聚合

添加Kafka Streams依赖项：首先，您需要在项目中添加Kafka Streams依赖项。如果您使用的是Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依赖项：


    org.apache.kafka
    kafka-streams
    2.8.0

创建Kafka Streams应用程序：接下来，您需要创建一个Kafka Streams应用程序。以下是一个简单的示例：

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KTable;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Produced;

import java.util.Properties;

public class KafkaStreamsAggregation {

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "kafka-streams-aggregation");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        KStream inputStream = builder.stream("input-topic");

        // 数据聚合
        KTable aggregatedTable = inputStream
                .groupByKey()
                .reduce((value1, value2) -> value1 + value2, Materialized.as("aggregated-store"));

        // 将聚合结果写回到另一个Kafka主题
        aggregatedTable.toStream().to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Integer()));

        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();

        // 添加关闭钩子
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close));
    }
}

在这个示例中，我们从一个名为"input-topic"的Kafka主题读取数据，然后使用groupByKey()方法对数据进行分组，接着使用reduce()方法对每个分组进行聚合。最后，我们将聚合结果写回到名为"output-topic"的Kafka主题。

请注意，这个示例使用了字符串类型的数据。您可以根据需要修改代码以处理其他类型的数据。