ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topicName, "key", "value", timestamp);
时间: 2024-06-01 20:08:38 浏览: 18
这段代码使用 Kafka Producer API 创建一个 ProducerRecord 对象,它包含了将要发送到 Kafka 集群中的消息的相关信息。具体来说,这个对象包含了目标主题的名称、消息的键和值、以及消息的时间戳。
参数说明:
- topicName:消息要发送到的目标主题的名称。
- key:消息的键,可以为 null。如果指定了键,那么 Kafka 会根据键的哈希值将消息分配到不同的分区中。如果没有指定键,则消息会以轮询的方式被发送到各个分区中。
- value:消息的值,即实际要发送的消息内容。
- timestamp:消息的时间戳,可以为 null。如果没有指定时间戳,则 Kafka 会使用当前时间作为消息的时间戳。
创建 ProducerRecord 对象后,你可以使用 Kafka Producer API 的 send() 方法来将消息发送到 Kafka 集群中。
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SingleOutputStreamOperator<List<JSONObject>> applyDataStream = dataStreamSource.keyBy(value -> { String[] splitValues = value.getString("key").toString().split(":"); return splitValues[2]; }).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(2))).apply(new WindowFunction<JSONObject, List<JSONObject>, String, TimeWindow>() { @Override public void apply(String key, TimeWindow timeWindow, Iterable<JSONObject> input, Collector<List<JSONObject>> out) throws Exception { List<JSONObject> output = new ArrayList<>(); input.forEach(s -> { // String topicName = ModelUtil.getConfigValue("ods_kafka_all_data_topicName") + "_" + key; //主题名称 String value = s.getString("value"); TranslateJson translateJson = JSON.parseObject(value, TranslateJson.class); if ("read".equals(translateJson.getType()) || "c".equals(translateJson.getType())) {//新增的数据才同步 使用这种写法优化上面代码
您可以使用 Lambda 表达式来优化上面的代码,示例代码如下:
```
SingleOutputStreamOperator<List<JSONObject>> applyDataStream = dataStreamSource
.keyBy(value -> value.getString("key").toString().split(":")[2])
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(2)))
.apply((String key, TimeWindow timeWindow, Iterable<JSONObject> input, Collector<List<JSONObject>> out) -> {
List<JSONObject> output = new ArrayList<>();
input.forEach(s -> {
String value = s.getString("value");
TranslateJson translateJson = JSON.parseObject(value, TranslateJson.class);
if ("read".equals(translateJson.getType()) || "c".equals(translateJson.getType())) {
// 新增的数据才同步
// String topicName = ModelUtil.getConfigValue("ods_kafka_all_data_topicName") + "_" + key; //主题名称
output.add(s);
}
});
out.collect(output);
});
```
使用 Lambda 表达式可以使代码更加简洁易读,同时也可以提高代码的执行效率。
kafka完整代码示例
以下是一个简单的 Kafka 生产者和消费者的完整代码示例:
生产者代码:
```java
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
public class KafkaProducerExample {
public static void main(String[] args) throws Exception{
String topicName = "test-topic";
String key = "key1";
String value = "value1";
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topicName,key,value);
producer.send(record);
producer.close();
}
}
```
消费者代码:
```java
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
public class KafkaConsumerExample {
public static void main(String[] args) throws Exception{
String topicName = "test-topic";
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("group.id", "test-group");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topicName));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
}
```