如何理解kafka流聚合？

Question

我是 kafka 的新手，正在学习它。我只是在为员工汇总数据，但运行遇到了问题。有人可以帮忙吗

我有一个主题 timeoffs，键 time_off_id 和类型对象的值也包含员工 ID。所以我想建立一个商店，其中员工 ID 应该是键，值应该是该员工时间的列表 offs.But 我遵循以下方法，但运行有问题。汇总数据时，方法参考中的 return 类型错误：无法将 ArrayList 转换为 VR。你能帮帮我吗

代码：

KTable<String, TimeOff> timeoffs = builder.table(topic);
KGroupedTable<String, TimeOff> groupedTable = timeoffs.groupBy(
    (key, value) -> KeyValue.pair(value.getEmployeeId(), value)
);
groupedTable.aggregate(ArrayList<TimeOff>::new, (k, newValue, aggValue) -> {
  aggValue.add(newValue);
  return aggValue;
}, Materialized.as("NewStore"));

我也尝试过这种方法，但还是没有解决问题。

TimeOffList class:

package com.kafka.productiontest.models;

import java.util.ArrayList;

public class TimeOffList {
  ArrayList list = new ArrayList<TimeOff>();

  public TimeOffList add(Object s) {
    list.add(s);
    return this;
  }
}

流式传输中 class:

groupedTable.aggregate(TimeOffList::new,
    (k, newValue, aggValue) -> (TimeOffList) aggValue.add(newValue));

实施您的解决方案后，这个问题消失了，但现在面临 serde 问题。我已经实施了 TimeOffListSerde。请检查下面的代码

KStream<String, TimeOff> source = builder.stream(topic);
source.groupBy((k, v) -> v.getEmployeeId())
    .aggregate(ArrayList::new,
        (key, value, aggregate) -> {
          aggregate.add(value);
          return aggregate;
        }, Materialized.as("NewStore").withValueSerde(new TimeOffListSerde(TimeOff.class)));

TimeOffListSerde.java

package com.kafka.productiontest.models;

import org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serde;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Map;

public class TimeOffListSerde implements Serde<ArrayList<TimeOff>> {
  private Serde<ArrayList<TimeOff>> inner;

  public TimeOffListSerde() {
  }

  public TimeOffListSerde(Serde<TimeOff> serde){
    inner = Serdes.serdeFrom(new TimeOffListSerializer(serde.serializer()), new TimeOffListDeserializer(serde.deserializer()));
  }

  @Override
  public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
    inner.serializer().configure(configs, isKey);
    inner.deserializer().configure(configs, isKey);
  }

  @Override
  public void close() {
    inner.serializer().close();
    inner.deserializer().close();
  }

  @Override
  public Serializer<ArrayList<TimeOff>> serializer() {
    return inner.serializer();
  }

  @Override
  public Deserializer<ArrayList<TimeOff>> deserializer() {
    return inner.deserializer();
  }
}

Answer 1

你想要这个吗？

KStream<String, TimeOff> source = builder.stream(sourceTopic);
KTable<String, List<TimeOff>> table = source.groupBy((k, v) -> v.getId())
    .aggregate(ArrayList::new,
            (key, value, aggregate) -> {
                aggregate.add(value);
                return aggregate;
            }, Materialized.as("NewStore"));

如何理解kafka流聚合？

How to understand kafka streams aggregation?

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