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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。
轻量级
一个库，而不是框架
100%的Kafka 0.10.0版本兼容
易于集成到现有的应用程序
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
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。
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
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(); } }
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() { } }
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic first >hello>>>world >h>>>atguigu >hahaha
[atguigu@slave01 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper master:2181 --from-beginning --topic second world atguigu hahaha
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原文地址：https://www.cnblogs.com/jdy1022/p/14393592.html
