事件计数的窗口聚合

A windowed aggregation on event count

我已经对我的kafka事件进行了分组:

    private static void createImportStream(final StreamsBuilder builder, final Collection<String> topics) {
        final KStream<byte[], GraphEvent> stream = builder.stream(topics, Consumed.with(Serdes.ByteArray(), new UserEventThriftSerde()));
        stream.filter((key, request) -> {
            return Objects.nonNull(request);
        }).groupBy(
                (key, value) -> Integer.valueOf(value.getSourceType()),
                Grouped.with(Serdes.Integer(), new UserEventThriftSerde()))
              .aggregate(ArrayList::new, (key, value, aggregatedValue) -> {
                          aggregatedValue.add(value);
                          return aggregatedValue;
                      },
                      Materialized.with(Serdes.Integer(), new ArrayListSerde<UserEvent>(new UserEventThriftSerde()))
              ).toStream();
    }

如何添加 window 但不是基于时间,而是基于事件的数量。 原因是事件将是批量转储,时间窗口聚合不适合,因为所有事件都可能出现在相同的几秒钟内。

Kafka Streams 不支持开箱即用的基于计数的windows,因为它们是不确定的,并且很难处理乱序数据。

您可以使用处理器 API 为您的用例构建自定义运算符,而不是使用 DSL。