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实时计算 · 2019年09月04日

最简单流处理引擎——Kafka Streams简介

大数据

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Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。大家的流处理计算主要是还是依赖于Storm，Spark Streaming，Flink等流式处理框架。

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Storm，Spark Streaming，Flink流处理的三驾马车各有各的优势.

Storm低延迟，并且在市场中占有一定的地位，目前很多公司仍在使用。

Spark Streaming借助Spark的体系优势，活跃的社区，也占有一定的份额。

而Flink在设计上更贴近流处理，并且有便捷的API，未来一定很有发展。

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但是他们都离不开Kafka的消息中转，所以Kafka于0.10.0.0版本推出了自己的流处理框架，Kafka Streams。Kafka的定位也正式成为Apache Kafka® is a distributed streaming platform，分布式流处理平台。

实时流式计算

近几年来实时流式计算发展迅速，主要原因是实时数据的价值和对于数据处理架构体系的影响。实时流式计算包含了 无界数据 近实时 一致性 可重复结果 等等特征。a type of data processing engine that is designed with infinite data sets in mind 一种考虑了无线数据集的数据处理引擎。

1、无限数据：一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流式数据”。无限的流式数据集可以称为无界数据，相对而言有限的批量数据就是有界数据。

2、无界数据处理：一种持续的数据处理模式，应用于上面的无界数据。批量处理数据（离线计算）也可以重复运行来处理数据，但是会有性能的瓶颈。

3、低延迟，近实时的结果：相对于离线计算而言，离线计算并没有考虑延迟的问题。

解决了两个问题，流处理可以提代批处理系统：

1、正确性：有了这个，就和批量计算等价了。

Streaming需要能随着时间的推移依然能计算一定时间窗口的数据。Spark Streaming通过微批的思想解决了这个问题，实时与离线系统进行了一致性的存储，这一点在未来的实时计算系统中都应该满足。

2、推理时间的工具：这可以让我们超越批量计算。

好的时间推理工具对于处理不同事件的无界无序数据至关重要。

而时间又分为事件时间和处理时间。

还有很多实时流式计算的相关概念，这里不做赘述。

Kafka Streams简介

Kafka Streams被认为是开发实时应用程序的最简单方法。它是一个Kafka的客户端API库，编写简单的java和scala代码就可以实现流式处理。

优势：

  • 弹性，高度可扩展，容错
  • 部署到容器，VM，裸机，云
  • 同样适用于小型，中型和大型用例
  • 与Kafka安全性完全集成
  • 编写标准Java和Scala应用程序
  • 在Mac，Linux，Windows上开发
  • Exactly-once 语义

用例：

纽约时报使用Apache Kafka和Kafka Streams将发布的内容实时存储和分发到各种应用程序和系统，以供读者使用。

Pinterest大规模使用Apache Kafka和Kafka Streams来支持其广告基础架构的实时预测预算系统。使用Kafka Streams，预测比以往更准确。

作为欧洲领先的在线时尚零售商，Zalando使用Kafka作为ESB（企业服务总线），帮助我们从单一服务架构转变为微服务架构。使用Kafka处理 事件流使我们的技术团队能够实现近乎实时的商业智能。

荷兰合作银行是荷兰三大银行之一。它的数字神经系统Business Event Bus由Apache Kafka提供支持。它被越来越多的财务流程和服务所使用，其中之一就是Rabo Alerts。此服务会在财务事件时实时向客户发出警报，并使用Kafka Streams构建。

LINE使用Apache Kafka作为我们服务的中央数据库，以便彼此通信。每天产生数亿亿条消息，用于执行各种业务逻辑，威胁检测，搜索索引和数据分析。LINE利用Kafka Streams可靠地转换和过滤主题，使消费者可以有效消费的子主题，同时由于其复杂而简单的代码库，保持易于维护性。

Topology

Kafka Streams通过一个或多个拓扑定义其计算逻辑，其中拓扑是通过流（边缘）和流处理器（节点）构成的图。

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拓扑中有两种特殊的处理器

  • 源处理器：源处理器是一种特殊类型的流处理器，没有任何上游处理器。它通过使用来自这些主题的记录并将它们转发到其下游处理器，从一个或多个Kafka主题为其拓扑生成输入流。
  • 接收器处理器：接收器处理器是一种特殊类型的流处理器，没有下游处理器。它将从其上游处理器接收的任何记录发送到指定的Kafka主题。

在正常处理器节点中，还可以把数据发给远程系统。因此，处理后的结果可以流式传输回Kafka或写入外部系统。

Kafka在这当中提供了最常用的数据转换操作，例如map，filter，join和aggregations等，简单易用。

当然还有一些关于时间，窗口，聚合，乱序处理等。未来再一一做详细介绍，下面我们进行简单的入门案例开发。

快速入门

首先提供WordCount的java版和scala版本。

java8+：

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.common.utils.Bytes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
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 org.apache.kafka.streams.state.KeyValueStore;
 
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
 
public class WordCountApplication {
 
    public static void main(final String[] args) throws Exception {
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount-application");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka-broker1:9092");
        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<String, String> textLines = builder.stream("TextLinesTopic");
        KTable<String, Long> wordCounts = textLines
            .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+")))
            .groupBy((key, word) -> word)
            .count(Materialized.<String, Long, KeyValueStore<Bytes, byte[]>>as("counts-store"));
        wordCounts.toStream().to("WordsWithCountsTopic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));
 
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();
    }
 
}

scala：

import java.util.Properties
import java.util.concurrent.TimeUnit
 
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized
import org.apache.kafka.streams.scala.ImplicitConversions._
import org.apache.kafka.streams.scala._
import org.apache.kafka.streams.scala.kstream._
import org.apache.kafka.streams.{KafkaStreams, StreamsConfig}
 
object WordCountApplication extends App {
  import Serdes._
 
  val props: Properties = {
    val p = new Properties()
    p.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount-application")
    p.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka-broker1:9092")
    p
  }
 
  val builder: StreamsBuilder = new StreamsBuilder
  val textLines: KStream[String, String] = builder.stream[String, String]("TextLinesTopic")
  val wordCounts: KTable[String, Long] = textLines
    .flatMapValues(textLine => textLine.toLowerCase.split("\\W+"))
    .groupBy((_, word) => word)
    .count()(Materialized.as("counts-store"))
  wordCounts.toStream.to("WordsWithCountsTopic")
 
  val streams: KafkaStreams = new KafkaStreams(builder.build(), props)
  streams.start()
 
  sys.ShutdownHookThread {
     streams.close(10, TimeUnit.SECONDS)
  }
}

如果kafka已经启动了，可以跳过前两步。

1、下载

下载 2.3.0版本并解压缩它。请注意，有多个可下载的Scala版本，我们选择使用推荐的版本（2.12）：

> tar -xzf kafka_2.12-2.3.0.tgz
> cd kafka_2.12-2.3.0

2、启动

Kafka使用ZooKeeper，因此如果您还没有ZooKeeper服务器，则需要先启动它。

> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
[2013-04-22 15:01:37,495] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)
...

启动Kafka服务器：

> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
[2013-04-22 15:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)
[2013-04-22 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties)
...

3、创建topic 启动生产者

我们创建名为streams-plaintext-input的输入主题和名为streams-wordcount-output的输出主题：

> bin/kafka-topics.sh --create \
    --bootstrap-server localhost:9092 \
    --replication-factor 1 \
    --partitions 1 \
    --topic streams-plaintext-input
Created topic "streams-plaintext-input".


> bin/kafka-topics.sh --create \
    --bootstrap-server localhost:9092 \
    --replication-factor 1 \
    --partitions 1 \
    --topic streams-wordcount-output \
    --config cleanup.policy=compact
Created topic "streams-wordcount-output".

查看：

> bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe
 
Topic:streams-plaintext-input   PartitionCount:1    ReplicationFactor:1 Configs:
    Topic: streams-plaintext-input  Partition: 0    Leader: 0   Replicas: 0 Isr: 0
Topic:streams-wordcount-output  PartitionCount:1    ReplicationFactor:1 Configs:cleanup.policy=compact
    Topic: streams-wordcount-output Partition: 0    Leader: 0   Replicas: 0 Isr: 0

4、启动WordCount

以下命令启动WordCount演示应用程序：

> bin/kafka-run-class.sh org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo

演示应用程序将从输入主题stream-plaintext-input读取，对每个读取消息执行WordCount算法的计算，并连续将其当前结果写入输出主题streams-wordcount-output。因此，除了日志条目之外不会有任何STDOUT输出，因为结果会写回Kafka。

现在我们可以在一个单独的终端中启动控制台生成器，为这个主题写一些输入数据：

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic streams-plaintext-input

并通过在单独的终端中使用控制台使用者读取其输出主题来检查WordCount演示应用程序的输出：

> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic streams-wordcount-output \
    --from-beginning \
    --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter \
    --property print.key=true \
    --property print.value=true \
    --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer \
    --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer

5、处理数据

我们在生产者端输入一些数据。

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic streams-plaintext-input
all streams lead to kafka

输出端：

> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic streams-wordcount-output \
    --from-beginning \
    --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter \
    --property print.key=true \
    --property print.value=true \
    --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer \
    --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer
 
all     1
streams 1
lead    1
to      1
kafka   1

继续输入：

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic streams-plaintext-input
all streams lead to kafka
hello kafka streams
> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic streams-wordcount-output \
    --from-beginning \
    --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter \
    --property print.key=true \
    --property print.value=true \
    --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer \
    --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer
 
all     1
streams 1
lead    1
to      1
kafka   1
hello   1
kafka   2
streams 2

我们看到随着数据实时输入，wordcount的结果实时的输出了。

6、停止程序

您现在可以通过Ctrl-C按顺序停止控制台使用者，控制台生产者，Wordcount应用程序，Kafka代理和ZooKeeper服务器。

什么是Kafka？
Kafka监控工具汇总
Kafka快速入门
Kafka核心之Consumer
Kafka核心之Producer

替代Flume——Kafka Connect简介

更多实时计算,Flink,Kafka等相关技术博文，欢迎关注实时流式计算

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