尚硅谷大数据技术之Kafka 第6章 kafka Streams

6.1 概述
6.1.1 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。
6.1.2 Kafka Streams特点
1）功能强大
高扩展性，弹性，容错
2）轻量级
无需专门的集群
一个库，而不是框架
3）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
4）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
6.1.3 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。

image.png

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。
6.2 Kafka Stream数据清洗案例
0）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”
1）需求分析：

image.png
2）案例实操
（1）创建一个工程，并添加jar包
（2）创建主类
package com.atguigu.kafka.stream;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.processor.Processor;
import org.apache.kafka.streams.processor.ProcessorSupplier;
import org.apache.kafka.streams.processor.TopologyBuilder;

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, "hadoop102:9092");

    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();
}

}
（3）具体业务处理
package com.atguigu.kafka.stream;
import org.apache.kafka.streams.processor.Processor;
import org.apache.kafka.streams.processor.ProcessorContext;

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() {
    
}

}
（4）运行程序
（5）在hadoop104上启动生产者
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop102:9092 --topic first

hello>>>world
h>>>atguigu
hahaha
（6）在hadoop103上启动消费者
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop102:2181 --from-beginning --topic second
world
atguigu
hahaha

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