API Kafka Streams и API Kafka Connector — два важных компонента экосистемы Apache Kafka. В этой статье мы рассмотрим роли обоих API и предоставим примеры кода для различных методов. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком или инженером данных, понимание этих API позволит вам создавать надежные и масштабируемые потоковые приложения с помощью Kafka. Итак, приступим!

Роль Kafka Streams API:

API Kafka Streams — это клиентская библиотека, которая позволяет разработчикам создавать приложения и микросервисы потоковой передачи в реальном времени. Он обеспечивает высокоуровневую абстракцию основных функций Kafka, упрощая обработку и анализ потоков данных.

1. Потоковая обработка:
   • Создание потока по теме Kafka:

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> stream = builder.stream("input-topic");

• Применение преобразований к потоку:

KStream<String, String> transformedStream = stream.mapValues(value -> value.toUpperCase());

• Фильтрация записей в потоке:

KStream<String, String> filteredStream = stream.filter((key, value) -> value.length() > 10);

2. Агрегации и объединения:
   • Группировка записей по ключу и расчет совокупных значений:

KGroupedStream<String, Integer> groupedStream = stream.groupByKey();
KTable<String, Long> countTable = groupedStream.count();

• Объединение двух потоков по общему ключу:

KStream<String, Long> joinedStream = stream1.join(stream2, (value1, value2) -> value1 + value2);

3. Окно:
   • Создание временных окон для потоковой обработки:

TimeWindows windows = TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(5));
KTable<Windowed<String>, Long> windowedTable = stream.groupByKey().windowedBy(windows).count();

Роль API коннектора Kafka:

API Kafka Connector обеспечивает плавную интеграцию Kafka с другими системами данных. Он предоставляет соединители для популярных источников и приемников данных, позволяя получать и экспортировать данные в кластеры Kafka и из них.

1. Соединители источников:
   • Настройка исходного соединителя для приема данных из внешней системы:

Properties props = new Properties();
props.put("name", "jdbc-source-connector");
props.put("connector.class", "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector");
props.put("connection.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase");
// Set other required properties

2. Соединители раковины:
   • Настройка соединителя приемника для экспорта данных из Kafka во внешнюю систему:

Properties props = new Properties();
props.put("name", "jdbc-sink-connector");
props.put("connector.class", "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector");
props.put("connection.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase");
// Set other required properties

3. Преобразования:
   • Применение преобразований к данным во время приема или экспорта:

props.put("transforms", "ExtractTimestamp");
props.put("transforms.ExtractTimestamp.type", "org.apache.kafka.connect.transforms.ExtractTimestamp$Value");
props.put("transforms.ExtractTimestamp.field", "timestamp");

API Kafka Streams и API Kafka Connector — это мощные инструменты для создания приложений потоковой передачи в реальном времени и интеграции Kafka с внешними системами. В этой статье мы рассмотрели различные методы и предоставили примеры кода для обоих API. Используя эти API, разработчики и специалисты по обработке данных могут раскрыть весь потенциал Apache Kafka в своих проектах.