我可以获得使用 avro kafka 消息的示例代码吗?

Can I get example code to consume avro kafka message?

我刚刚设置了 Datatorrent RTS (Apache Apex) 平台和 运行 pi 演示。 我想使用来自 kafka 的 "avro" 消息,然后将数据聚合并存储到 hdfs 中。 我可以获得这个或 kafka 的示例代码吗?

在高层次上,您的应用程序代码类似于,

KafkaSinglePortStringInputOperator -> AvroToPojo -> 维度聚合器 -> AbstractFileOutputOperator 的实现

KafkaSinglePortStringInputOperator - 如果您正在使用其他数据类型,您可以使用 KafkaSinglePortByteArrayInputOperator 或编写自定义实现。

AvroToPojo - https://github.com/apache/incubator-apex-malhar/blob/5075ce0ef75afccdff2edf4c044465340176a148/contrib/src/main/java/com/datatorrent/contrib/avro/AvroToPojo.java.

此运算符将 GenericRecord 转换为给定的用户 POJO.The 用户需要提供应该发出的 POJO class 否则反射是 used.Currently 这用于从容器读取 GenericRecords文件和只有原始类型 supported.For 从 Kafka 读取,您可以按照类似的方式对操作员进行建模,并添加一个 Schema 对象来解析传入的 records.Something ,如下面的 processTuple 方法应该有效, Schema schema = new Schema.Parser().parse()); GenericDatumReader reader = new GenericDatumReader(模式);

维度聚合器 - 您可以选择此处给出的聚合器之一 - https://github.com/apache/incubator-apex-malhar/tree/5075ce0ef75afccdff2edf4c044465340176a148/library/src/main/java/org/apache/apex/malhar/lib/dimensions 或按照相同的方式编写自定义聚合器。

FileWriter - 来自上面的示例 post.

这是使用新的 Kafka 输入运算符和来自 Apex Malhar 的文件输出运算符的完整工作应用程序的代码。它将字节数组转换为字符串,并使用大小有限(本例中为 1K)的滚动文件将它们写入 HDFS;在文件大小达到限制之前,它将有一个带有 .tmp 扩展名的临时名称。您可以按照 DevT 在 ):

中的建议在这两者之间插入其他运算符
package com.example.myapexapp;

import java.nio.charset.Charset;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

import org.apache.apex.malhar.kafka.AbstractKafkaInputOperator;
import org.apache.apex.malhar.kafka.KafkaSinglePortInputOperator;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import com.datatorrent.api.annotation.ApplicationAnnotation;
import com.datatorrent.api.StreamingApplication;
import com.datatorrent.api.DAG;

import com.datatorrent.lib.io.ConsoleOutputOperator;
import com.datatorrent.lib.io.fs.AbstractFileInputOperator.FileLineInputOperator;
import com.datatorrent.lib.io.fs.AbstractFileOutputOperator;

@ApplicationAnnotation(name="MyFirstApplication")
public class KafkaApp implements StreamingApplication
{

  @Override
  public void populateDAG(DAG dag, Configuration conf)
  {
    KafkaSinglePortInputOperator in = dag.addOperator("in", new KafkaSinglePortInputOperator());
    in.setInitialPartitionCount(1);
    in.setTopics("test");
    in.setInitialOffset(AbstractKafkaInputOperator.InitialOffset.EARLIEST.name());
    //in.setClusters("localhost:2181");
    in.setClusters("localhost:9092");   // NOTE: need broker address, not zookeeper

    LineOutputOperator out = dag.addOperator("out", new LineOutputOperator());
    out.setFilePath("/tmp/FromKafka");
    out.setFileName("test");
    out.setMaxLength(1024);        // max size of rolling output file

    // create stream connecting input adapter to output adapter
    dag.addStream("data", in.outputPort, out.input);
  }
}

/**
 * Converts each tuple to a string and writes it as a new line to the output file
 */
class LineOutputOperator extends AbstractFileOutputOperator<byte[]>
{
  private static final String NL = System.lineSeparator();
  private static final Charset CS = StandardCharsets.UTF_8;
  private String fileName;

  @Override
  public byte[] getBytesForTuple(byte[] t) { return (new String(t, CS) + NL).getBytes(CS); }

  @Override
  protected String getFileName(byte[] tuple) { return fileName; }

  public String getFileName() { return fileName; }
  public void setFileName(final String v) { fileName = v; }
}