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【微服务】springboot整合kafka-stream使用详解_spring boot kafka stream

作者：寸_铁 | 2024-06-23 13:55:56

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spring boot kafka stream

目录

二、kafka stream概述

2.1 什么是kafka stream

2.2 为什么需要kafka stream

2.2.1 对接成本低

2.2.2 节省资源

2.2.3 使用简单

2.3 kafka stream特点

2.4 kafka stream中的一些概念

2.5 Kafka Stream应用场景

三、环境准备

3.1.1 自定义docker网络

3.1.2 拉取zk镜像

3.1.3 启动zk容器

3.2 搭建kafka

3.2.1 下载kafka并解压

3.2.2 修改配置文件

3.2.3 启动kafka服务

3.3 kafka测试

3.3.1 创建topic

3.3.2 开启kafka生产端控制台

3.3.3 开启kafka消费端控制台

3.4 java客户端集成kafka测试

四、kafka stream 使用

4.1 前置准备

4.2 kafka stream应用开发步骤

4.2.1 步骤1：创建Kafka Streams 实例

4.2.2 步骤2：指定输入与输出topic

4.2.3 步骤3：启动Kafka Streams 实例

4.3 kafka stream操作案例

4.3.1 转换单词大小写

4.3.2 将topic1数据写入到topic2中

4.3.3 统计wordcount

4.4 kafka stream窗口函数使用

4.4.1 需求一，固定时间输出统计结果到另一个topic

4.4.2 需求二，统计topic1中10秒内的wordcount写到topic2

4.5 Kafka Streams使用场景拓展

4.5.1 事件日志监控

4.5.2 事用户行为统计分析

4.5.3 数据聚合与实时计算

4.5.4 实时推荐

4.5.5 实时告警

4.5.6 应用解耦

五、kafka stream整合springboot

5.1 整合过程

5.1.1 导入springboot相关依赖

5.1.2 配置kafka相关信息

5.1.3 添加Kafka Stream配置类

5.1.4 自定义Kafka Stream业务处理监听器

5.1.5 效果测试

六、写在文末

一、前言

随着大数据技术的发展越来越成熟，大数据涉及的领域也越来越多，从以往的T+1到如今的实时处理，得益于底层技术的强大支撑，尤其是流式计算技术的发展让众多的业务场景价值得以深度挖掘，聊到流式计算，涌入入脑海中的Spark Streaming，Flink等，本文接下来将介绍另一种流式计算技术kafka stream。

二、kafka stream概述

2.1 什么是kafka stream

Kafka Stream是一款开源、分布式和水平扩展的流处理平台，其在Apache Kafka之上进行构建，借助其高性能、可伸缩性和容错性，可以实现高效的流处理应用程序。

2.2 为什么需要kafka stream

在处理流式计算的场景中，发展到今天出现了很多成熟的性能高效的技术框架&#x

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