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apache-kafka - Kafka Stream 在 KTable 值字段上分组

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 05:13:15 25 4
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我有一个用例,我的 KTable 是这样的。

KTable : 订单表

键:值

{123} : {id1,12}

{124} : {id2,10}

{125} : {id1,5}

{126} : {id2,11}

KTable : orderByIdTable => 这个表会在 groupBy Value field (id) 和 count 列值的总和为 id1=(12+5) , id2=(10+11)

键:值

{id1} : {17}

{id2} : {21}

         final KTable<String, Order> orderTable = builder.table("order-topic");
Don't know how to do this further.....
final KTable<String,Long> orderByIdTable = ?

最佳答案

这是一个代码示例(仅使用 Java 基本类型,这使我可以更快地组合在一起)演示如何重新键控也就是重新分区 KTable,从而产生新的 KTable。您应该能够轻松地使其适应您转动 KTable<String, Order> 的示例进入KTable<String, Long> .

就我个人而言,我会为您的用例选择变体 2。

示例如下。 未完全测试,可能是墓碑记录(具有非空键但空值的消息,表示应从表中删除该键)未正确处理。

final StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
final KTable<Integer, String> table = builder.table(inputTopic, Consumed.with(Serdes.Integer(), Serdes.String()));

// Variant 1 (https://docs.confluent.io/current/streams/faq.html#option-1-write-kstream-to-ak-read-back-as-ktable)
// Here, we re-key the KTable, write the results to a new topic, and then re-read that topic into a new KTable.
table
.toStream()
.map((key, value) -> KeyValue.pair(value, key))
.to(outputTopic1, Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Integer()));
KTable<String, Integer> rekeyedTable1 =
builder.table(outputTopic1, Consumed.with(Serdes.String(), Serdes.Integer()));

// Variant 2 (https://docs.confluent.io/current/streams/faq.html#option-2-perform-a-dummy-aggregation)
// Here, we re-key the KTable (resulting in a KGroupedTable), and then perform a dummy aggregation to turn the
// KGroupedTable into a KTable.
final KTable<String, Integer> rekeyedTable2 =
table
.groupBy(
(key, value) -> KeyValue.pair(value, key),
Grouped.with(Serdes.String(), Serdes.Integer())
)
// Dummy aggregation
.reduce(
(aggValue, newValue) -> newValue, /* adder */
(aggValue, oldValue) -> oldValue /* subtractor */
);
rekeyedTable2.toStream().to(outputTopic2, Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Integer()));

关于apache-kafka - Kafka Stream 在 KTable 值字段上分组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56174549/

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