大数据Hadoop之——Kafka Streams原理介绍与简单应用示例

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一、Kafka Streams概述

官网文档：https://kafka.apache.org/32/documentation/streams/

1）Kafka Streams是什么

Kafka Streams是一套客户端类库，它建立在重要的流处理概念之上，它可以对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析，简称“流式计算”。

2）流式计算与批量计算区别

• 流式计算：输入是持续的，一般先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据，往往用增量计算代替全量计算。
• 批量计算：一般先有全量数据集，然后定义计算逻辑，并将计算应用于全量数据。特点是全量计算，并且计算结果一次性全量输出。

3）Kafka Streams特点

• 简单轻量级的客户端库，可以轻松嵌入任何 Java 应用程序，并与用户为其流应用程序拥有的任何现有打包、部署和操作工具集成。
• 除了作为内部消息传递层的Apache Kafka本身之外，对系统没有外部依赖；值得注意的是，它使用 Kafka 的分区模型来水平扩展处理，同时保持强大的排序保证。
• 支持容错本地状态，这可以实现非常快速和高效的有状态操作，例如窗口连接和聚合。
• 支持一次性处理语义，以保证每条记录将被处理一次且仅处理一次，即使在处理过程中 Streams 客户端或 Kafka 代理出现故障时也是如此。
• 采用一次一条记录的处理来实现毫秒处理延迟，并支持基于事件时间的窗口操作，记录无序到达。
• 提供必要的流处理原语，以及高级 Streams DSL和低级处理器 API。

二、Kafka Streams流处理拓扑

1）相关概念

• 流是 Kafka Streams 提供的最重要的抽象：它代表了一个无限的、不断更新的数据集。流是不可变数据记录的有序、可重放和容错序列，其中数据记录被定义为键值对。
• 流处理应用程序是任何使用 Kafka Streams 库的程序。它通过一个或多个处理器拓扑定义其计算逻辑，其中处理器拓扑是由流（边）连接的流处理器（节点）的图。
• 流处理器是处理器拓扑中的一个节点；它表示一个处理步骤，通过从拓扑中的上游处理器一次接收一个输入记录，将其操作应用到它，并可能随后产生一个或多个输出记录到其下游处理器，从而转换流中的数据。

拓扑中有两个特殊的处理器：

• 源处理器：源处理器是一种特殊类型的流处理器，它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 主题生成其拓扑的输入流。
• 接收器处理器：接收器处理器是一种特殊类型的流处理器，它没有下游处理器。它将任何从其上游处理器接收到的记录发送到指定的 Kafka 主题。

2）Kafka Streams中两种定义流处理的方法

• Kafka Streams DSL map提供了最常见的数据转换操作；例如开箱即filter用join；
• aggregations较低级别的处理器 API允许开发人员定义和连接自定义处理器以及与状态存储交互。

3）流处理中的三种时间

流处理的一个关键方面是时间的概念，以及它是如何建模和集成的。例如，一些操作，如加窗，是基于时间边界定义的。

• 事件时间——事件或数据记录发生的时间点，即最初是“在源头”创建的。

示例：如果事件是由汽车中的 GPS 传感器报告的地理位置变化，则关联的事件时间将是 GPS 传感器捕获位置变化的时间。

• 处理时间——事件或数据记录恰好被流处理应用程序处理的时间点，即记录被消费的时间。处理时间可能比原始事件时间晚几毫秒、几小时或几天等。

示例：想象一个分析应用程序，它读取并处理从汽车传感器报告的地理位置数据，以将其呈现给车队管理仪表板。在这里，分析应用程序中的处理时间可能是事件时间之后的毫秒或秒（例如，对于基于 Apache Kafka 和 Kafka Streams 的实时管道）或几小时（例如，对于基于 Apache Hadoop 或 Apache Spark 的批处理管道）。

• 摄取时间——事件或数据记录由 Kafka 代理存储在主题分区中的时间点。与事件时间的区别在于，这个摄取时间戳是在 Kafka 代理将记录附加到目标主题时生成的，而不是在“在源”创建记录时生成的。处理时间的区别在于处理时间是流处理应用程序处理记录的时间。

例如，如果一条记录从未被处理过，它就没有处理时间的概念，但它仍然有一个摄取时间。

【温馨提示】事件时间 和 摄取时间 之间的选择实际上是通过 Kafka的配置来完成的（不是 Kafka Streams）：从 Kafka 0.10.x 开始，时间戳会自动嵌入到 Kafka 消息中。根据 Kafka 的配置，这些时间戳代表事件时间或摄取时间。

4）KTable和KSteam

• KStream是一个数据流，可以认为所有的记录都通过Insert only的方式插入进这个数据流中。
• KTable代表一个完整的数据集，可以理解为数据库中的表。每条记录都是KV键值对，key可以理解为数据库中的主键，是唯一的，而value代表一条记录。我们可以认为KTable中的数据时通过Update only的方式进入的。如果是相同的key，会覆盖掉原来的那条记录。

综上来说，KStream是数据流，来多少数据就插入多少数据，是Insert only；KTable是数据集，相同key只允许保留最新的记录，也就是Update only。

5）窗口

流式数据在时间上无界的，但是聚合操作只能作用在特定(有界)的数据集，这时候就有了窗口的概念，在时间无界的数据流中定义一个边界来用于计算。

⼀个窗⼝包括窗⼝⼤⼩和滑动步长两个属性：

• 窗⼝⼤⼩：⼀条记录在窗⼝中持续的时间，持续时间超过窗⼝⼤⼩的记录将会被删除；
• 滑动步长：指定了⼀个窗⼝每次相对于前⼀个窗⼝向前移动的距离

【温馨提示】滑动步长不能超过窗⼝⼤⼩，如果超过窗⼝⼤⼩则会导致部分记录不属于任何窗⼝⽽不被处理。

Kafka Streams定义了三种窗⼝：

• 跳跃时间窗⼝（hopping time window）：⼤⼩固定，可能会重叠的窗⼝模型
• 翻转时间窗⼝（tumbling time window）：⼤⼩固定，不可重叠，⽆间隙的⼀类窗⼝模型
• 滑动窗⼝（sliding window）：⼤⼩固定并且沿着时间轴连续滑动的窗⼝模型，如果两条记录时间戳之差在窗⼝⼤⼩之内，则这两条数据记录属于同⼀个窗⼝。在Kafka流中，滑动窗⼝只有在join操作的时候才⽤到。

三、Kafka Streams原理与架构

Kafka Streams 通过构建 Kafka 生产者和消费者库并利用 Kafka 的本机功能来提供数据并行性、分布式协调、容错和操作简单性，从而简化了应用程序开发。

1）流分区和任务

Kafka 的消息传递层对数据进行分区以进行存储和传输。Kafka Streams 对数据进行分区以进行处理。在这两种情况下，这种分区是实现数据局部性、弹性、可伸缩性、高性能和容错的原因。Kafka Streams 使用分区和任务的概念作为其基于 Kafka 主题分区的并行模型的逻辑单元。在并行性方面，Kafka Streams 和 Kafka 之间有着密切的联系：

• 每个流分区是一个完全有序的数据记录序列，并映射到一个 Kafka主题分区。
• 流中的数据记录映射到来自该主题的 Kafka消息。
• 数据记录的键决定了 Kafka 和 Kafka Streams 中数据的分区，即数据如何路由到主题内的特定分区。

【例如】如果您的输入主题有 5 个分区，那么您最多可以运行 5 个应用程序实例。这些实例将协作处理主题的数据。如果您运行的应用程序实例数量多于输入主题的分区，“多余”的应用程序实例将启动但保持空闲；但是，如果其中一个繁忙的实例出现故障，则其中一个空闲的实例将恢复前者的工作。

下图显示了两个任务，每个任务分配有输入流的一个分区：

2）线程模型

Kafka Streams 允许用户配置库可用于并行化应用程序实例中的处理的线程数。每个线程可以使用其处理器拓扑独立地执行一个或多个任务。例如，下图显示了一个流线程运行两个流任务：

启动更多流线程或应用程序的更多实例仅相当于复制拓扑并让它处理不同的 Kafka 分区子集，从而有效地并行处理。值得注意的是，线程之间没有共享状态，因此不需要线程间协调。

3）本地状态存储

• Kafka Streams 提供了所谓的状态存储，流处理应用程序可以使用它来存储和查询数据，这是实现有状态操作时的重要能力。
• Kafka Streams 应用程序中的每个流任务都可以嵌入一个或多个本地状态存储，这些本地状态存储可以通过 API 访问，以存储和查询处理所需的数据。Kafka Streams 为此类本地状态存储提供容错和自动恢复。

【例如】Kafka Streams DSL会在您调用有状态运算符（例如join()or aggregate()）或窗口化流时自动创建和管理此类状态存储。

下图显示了两个流任务及其专用的本地状态存储：

4）容错

Kafka Streams 建立在 Kafka 原生集成的容错功能之上。Kafka 分区具有高可用性和可复制性；因此，当流数据被持久化到 Kafka 时，即使应用程序失败并需要重新处理它，它仍然可用。Kafka Streams 中的任务利用 Kafka 消费者客户端提供的容错能力来处理故障。如果任务在失败的机器上运行，Kafka Streams 会自动在应用程序的剩余运行实例之一中重新启动任务。

四、简单应用（WordCount示例）

官网示例：https://kafka.apache.org/32/documentation/streams/quickstart
源代码：https://github.com/apache/kafka/blob/3.2/streams/examples/src/main/java/org/apache/kafka/streams/examples/wordcount/WordCountDemo.java

1）启动zookeeper和kafka（无鉴权）

$ cd $KAFKA_HOME $ ./bin/zookeeper-server-start.sh -daemon ./config/zookeeper.properties $ ./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties

2）创建topic

创建名为streams-plaintext-input的输入topic和名为streams-wordcount-output的输出topic：

$ cd $KAFKA_HOME $ bin/kafka-topics.sh --create \ --bootstrap-server hadoop-node1:19092 \ --replication-factor 1 \ --partitions 1 \ --topic streams-plaintext-input $ bin/kafka-topics.sh --create \ --bootstrap-server hadoop-node1:19092 \ --replication-factor 1 \ --partitions 1 \ --topic streams-wordcount-output \ --config cleanup.policy=compact

【温馨提示】我们创建启用压缩的输出topic，因为输出流是一个变更日志流，对于具有相同键的多条记录，后面的每条记录都是对前一条记录的更新。

查看topic

$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop-node1:19092 --describe

3）Maven依赖配置

 <!-- （必需）Kafka 客户端库。包含内置的序列化器/反序列化器 --> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency> <!-- （必需）Kafka Streams 的基础库 --> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-streams</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency> <!-- （可选）用于 Scala 库的 Kafka Streams DSL，用于编写 Scala Kafka Streams 应用程序。不使用 SBT 时，您需要在工件 ID 后缀上您的应用程序使用的正确版本的 Scala ( _2.12, _2.13) --> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-streams-scala_2.13</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency>

4）修改源码

【温馨提示】这里主要修改BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG配置，如果使用带鉴权的kafka就得配置鉴权了。

/* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information regarding copyright ownership. * The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0 * (the "License"); you may not use this file except in compliance with * the License. You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. * See the License for the specific language governing permissions and * limitations under the License. */ package org.apache.kafka.streams.examples.wordcount; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes; 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.Produced; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.util.Arrays; import java.util.Locale; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.CountDownLatch; / * Demonstrates, using the high-level KStream DSL, how to implement the WordCount program * that computes a simple word occurrence histogram from an input text. * <p> * In this example, the input stream reads from a topic named "streams-plaintext-input", where the values of messages * represent lines of text; and the histogram output is written to topic "streams-wordcount-output" where each record * is an updated count of a single word. * <p> * Before running this example you must create the input topic and the output topic (e.g. via * {@code bin/kafka-topics.sh --create ...}), and write some data to the input topic (e.g. via * {@code bin/kafka-console-producer.sh}). Otherwise you won't see any data arriving in the output topic. */ public final class WordCountDemo { public static final String INPUT_TOPIC = "streams-plaintext-input"; public static final String OUTPUT_TOPIC = "streams-wordcount-output"; static Properties getStreamsConfig(final String[] args) throws IOException { final Properties props = new Properties(); if (args != null && args.length > 0) { try (final FileInputStream fis = new FileInputStream(args[0])) { props.load(fis); } if (args.length > 1) { System.out.println("Warning: Some command line arguments were ignored. This demo only accepts an optional configuration file."); } } props.putIfAbsent(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "streams-wordcount"); //修改的地方 props.putIfAbsent(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop-node1:19092,hadoop-node2:19092,hadoop-node3:19092"); props.putIfAbsent(StreamsConfig.CACHE_MAX_BYTES_BUFFERING_CONFIG, 0); props.putIfAbsent(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName()); props.putIfAbsent(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName()); // setting offset reset to earliest so that we can re-run the demo code with the same pre-loaded data // Note: To re-run the demo, you need to use the offset reset tool: // https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Kafka+Streams+Application+Reset+Tool props.putIfAbsent(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest"); return props; } static void createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC); final KTable<String, Long> counts = source .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase(Locale.getDefault()).split("\\W+"))) .groupBy((key, value) -> value) .count(); // need to override value serde to Long type counts.toStream().to(OUTPUT_TOPIC, Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long())); } public static void main(final String[] args) throws IOException { final Properties props = getStreamsConfig(args); final StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder(); createWordCountStream(builder); final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props); final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1); // attach shutdown handler to catch control-c Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("streams-wordcount-shutdown-hook") { @Override public void run() { streams.close(); latch.countDown(); } }); try { streams.start(); latch.await(); } catch (final Throwable e) { System.exit(1); } System.exit(0); } }

5）启动 Wordcount 应用程序

1、在IDEA启动应用程序
2、现在我们可以在一个单独的终端中启动控制台生产者来向这个主题写入一些输入数据：

$ cd $KAFKA_HOME $ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop-node1:19092 --topic streams-plaintext-input 输入以下数据： all streams lead to kafka

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

$ cd $KAFKA_HOME $ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop-node1:19092 \ --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

6）通过jar包启动程序

将java文件打包成jar包，DIEA打包步骤如下：

• File->Project Structure->Artifacts

• Build->Build Artifacts（开始打包）

找到对应的jar包程序，放在$KAFKA_HOME/libs/目录下，运行程序

修改名称

$ mv kafka.jar $KAFKA_HOME/libs/WordCountDemo.jar

运行

$ cd $KAFKA_HOME # 启动生产者 $ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop-node1:19092 --topic streams-plaintext-input # 输入以下数据： hello kafka streams # 启动应用程序（数据处理，数据统计） $ bin/kafka-run-class.sh bigdata.kstreams.com.WordCountDemo # 如果没有修改配置，使用官方提供的以下命令 $ bin/kafka-run-class.sh org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo # 启动另外一个客户端，显示输出（消费者） $ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop-node1:19092 \ --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

【总结】Kafka Streams的作用和目的就是数据分析与处理，充当着spark和flink等计算引擎的角色，但是目前企业里把kafka作为计算引擎不多，还是传统用法多（数据缓冲、解耦、异步通信），所以kafka在计算引擎全面化落地还有很长的路要走。期待kafka的一体化实现（数据解耦+数据计算和分析）。

Kafka Streams的介绍就先到这里了，后续会有更全面的kafka API介绍和操作，有疑问的小伙伴，欢迎给我留言哦~