使用Apache Kafka进行分布式流处理

import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized
import org.apache.kafka.streams.scala.kstream.KGroupedStream
import org.apache.kafka.streams.scala.Serdes
import org.apache.kafka.streams.scala.StreamsBuilder
import org.apache.kafka.streams.{KafkaStreams, StreamsConfig}
 
object KafkaStreamsExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 配置Kafka Streams
    val props = new Properties()
    props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "streams-application")
    props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092")
 
    // 构建StreamsBuilder
    val builder = new StreamsBuilder()
 
    // 获取输入Topic的KStream
    val textLines: KStream[Array[Byte], String] = builder.stream[Array[Byte], String]("input-topic")
 
    // 对输入的文本进行处理
    val processedText: KStream[Array[Byte], String] = textLines.map((key, value) => (key, value.toUpperCase()))
 
    // 将处理后的数据按键进行分组并进行聚合
    val groupedByKey: KGroupedStream[Array[Byte], String] = processedText.groupBy((key, value) => (key, value))(Materialized.as("counts-store"))
 
    // 计算每个键的出现次数
    val count: KStream[Array[Byte], Long] = groupedByKey.count()
 
    // 将结果输出到另一个Topic
    count.to("output-topic")
 
    // 构建Kafka Streams实例并启动
    val streams: KafkaStreams = new KafkaStreams(builder.build(), props)
    streams.start()
  }
}

这段代码展示了如何使用Apache Kafka Streams库在Scala中进行简单的流处理。它配置了Kafka Streams，定义了输入输出Topic，对接收到的文本进行了大写转换，并计算了每个文本键的出现次数，然后将结果输出到另一个Topic。这个例子简单明了，并且使用了Kafka Streams的核心API。