有没有现成的库可以直接在Kafka Consumer里进行数据过滤？

是的，有一些库和工具可以在Kafka Consumer中方便地进行数据过滤。以下是一些常见的选项：

1. **Java**: Kafka自带的`kafka-python`库允许在Consumer中添加自定义的消费逻辑，包括对消息内容的筛选。你可以创建一个`FilterFunction`，它会在每个消息到达时执行，根据需要返回`True`以允许消息通过或者`False`丢弃。

   Properties props = new Properties();
   props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
   Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
   consumer.subscribe(Collections.singletonList("your-topic"));
   
   consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
   for (Record<String, String> record : consumer.poll(Duration.ofMillis(100))) {
       if (shouldFilter(record.value())) {
           consumer.commitSync(); // 可选地提交偏移量，避免重复读取已过滤的消息
       }
   }

2. **Apache Nifi**: NiFi是一个强大的数据管理平台，它可以作为一个Kafka Consumer，内置了丰富的数据处理能力，包括过滤、转换等功能。

3. **Apache Flink or Spark Streaming**：这些实时计算框架也可以在消费Kafka数据的同时进行过滤。它们提供了高级API，可以轻松构建复杂的流处理管道，并且可以利用Flink的Window或Spark的DataFrame API进行实时数据过滤。

4. **Apache Kafka Connect**: 虽然不是直接在Consumer级别，但你可以创建自定义的Sink connector，将过滤后的数据发送到其他存储或服务，比如将其保存到数据库或触发其他事件。

无论哪种选择，都需要结合具体的业务场景和所需的过滤规则来进行定制。