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java - 卡夫卡流: Read from ALL partitions in every instance of an application

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 05:52:08 25 4
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使用 KTable 时,当实例/消费者数量等于分区数量时,Kafka 流不允许实例从特定主题的多个分区中读取数据。我尝试使用 GlobalKTable 来实现这一点,这样做的问题是数据将被覆盖,而且聚合也无法应用于它。

假设我有一个名为“data_in”的主题,有 3 个分区(P1、P2、P3)。当我运行 Kafka 流应用程序的 3 个实例(I1、I2、I3)时,我希望每个实例从“data_in”的所有分区读取数据。我的意思是,I1 可以从 P1、P2 和 P3 读取,I2 可以从 P1、P2 和 P3 读取,I2 等等。

编辑:请记住,生产者可以将两个相似的 ID 发布到“data_in”中的两个不同分区中。因此,当运行两个不同的实例时,GlobalKtable将被覆盖。

请问如何实现这一点?这是我的代码的一部分

private KTable<String, theDataList> globalStream() {

// KStream of records from data-in topic using String and theDataSerde deserializers
KStream<String, Data> trashStream = getBuilder().stream("data_in",Consumed.with(Serdes.String(), SerDes.theDataSerde));

// Apply an aggregation operation on the original KStream records using an intermediate representation of a KStream (KGroupedStream)
KGroupedStream<String, Data> KGS = trashStream.groupByKey();

Materialized<String, theDataList, KeyValueStore<Bytes, byte[]>> materialized = Materialized.as("agg-stream-store");
materialized = materialized.withValueSerde(SerDes.theDataDataListSerde);

// Return a KTable
return KGS.aggregate(() -> new theDataList(), (key, value, aggregate) -> {
if (!value.getValideData())
aggregate.getList().removeIf((t) -> t.getTimestamp() <= value.getTimestamp());
else
aggregate.getList().add(value);
return aggregate;
}, materialized);
}

最佳答案

将输入主题“data_in”的分区数更改为 1 个分区,或者使用 GlobalKtable 从主题中的所有分区获取数据,然后您可以将其加入流中。这样,您的应用程序实例不再需要位于不同的消费者组中。

代码如下所示:

private GlobalKTable<String, theDataList> globalStream() {

// KStream of records from data-in topic using String and theDataSerde deserializers
KStream<String, Data> trashStream = getBuilder().stream("data_in", Consumed.with(Serdes.String(), SerDes.theDataSerde));

thrashStream.to("new_data_in"); // by sending to an other topic you're forcing a repartition on that topic

KStream<String, Data> newTrashStream = getBuilder().stream("new_data_in", Consumed.with(Serdes.String(), SerDes.theDataSerde));

// Apply an aggregation operation on the original KStream records using an intermediate representation of a KStream (KGroupedStream)
KGroupedStream<String, Data> KGS = newTrashStream.groupByKey();

Materialized<String, theDataList, KeyValueStore<Bytes, byte[]>> materialized = Materialized.as("agg-stream-store");
materialized = materialized.withValueSerde(SerDes.theDataDataListSerde);

// Return a KTable
KGS.aggregate(() -> new theDataList(), (key, value, aggregate) -> {
if (!value.getValideData())
aggregate.getList().removeIf((t) -> t.getTimestamp() <= value.getTimestamp());
else
aggregate.getList().add(value);
return aggregate;
}, materialized)
.to("agg_data_in");

return getBuilder().globalTable("agg_data_in");
}

编辑:我编辑了上面的代码以强制对名为“new_data_in”的主题进行重新分区。

关于java - 卡夫卡流: Read from ALL partitions in every instance of an application,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53719700/

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