使用springboot搭建一个kafka消费者，从已知的topic中获取json格式数据并存入cassandra数据库中

好的，这个问题我可以回答。首先，你需要在pom.xml文件中添加kafka和cassandra的依赖。然后，创建一个KafkaConsumer类，使用@KafkaListener注解监听指定的topic。在接收到消息后，将其转换为json格式并存入cassandra数据库中。你可以使用Spring Data Cassandra来实现这个功能。

相关问题

编写SpringBoot程序，实现多消费者从Kafka中同一Topic主题中批量读取数据，然后将数据分批写入到mysql数据库的功能

好的，这是一个比较复杂的问题，需要分步骤来进行回答。

首先需要在Spring Boot中添加Kafka和MySQL的依赖，可以在pom.xml文件中添加以下代码：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.2.7.RELEASE</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.20</version>
</dependency>

接着需要在application.properties文件中配置Kafka和MySQL的相关信息，例如：

# Kafka配置
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id=my-group

# MySQL配置
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?useSSL=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root

然后在代码中创建Kafka消费者，并使用@KafkaListener注解来监听指定的Topic主题，例如：

@Component
public class KafkaConsumer {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    @KafkaListener(topics = "my-topic", groupId = "my-group")
    public void consume(List<String> messages) {
        // 将数据分批写入MySQL数据库
        int batchSize = 1000;
        int totalSize = messages.size();
        for (int i = 0; i < totalSize; i += batchSize) {
            int endIndex = Math.min(i + batchSize, totalSize);
            List<String> batchMessages = messages.subList(i, endIndex);
            jdbcTemplate.batchUpdate("INSERT INTO my_table (message) VALUES (?)",
                    batchMessages.stream().map(msg -> new Object[]{msg}).collect(Collectors.toList()));
        }
    }
}

最后在启动类中添加@EnableKafka注解来启用Kafka消费者，例如：

@SpringBootApplication
@EnableKafka
public class MyApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApp.class, args);
    }
}

这样就完成了多消费者从Kafka中同一Topic主题中批量读取数据，然后将数据分批写入到MySQL数据库的功能。

写个demo, 使用springboot 和kafka 根据指定的时间戳消费kafka中的数据

好的，下面是一个使用 Spring Boot 和 Kafka 消费指定时间戳数据的简单示例：

首先，在 pom.xml 中添加 Kafka 和 Spring Kafka 的依赖：

<dependency>
  <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
  <artifactId>spring-kafka</artifactId>
  <version>2.8.0</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  <artifactId>kafka-clients</artifactId>
  <version>2.8.0</version>
</dependency>

然后，在 application.properties 中配置 Kafka 的连接信息：

spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id=my-group

接下来，编写一个 Kafka 消费者，用于消费指定时间戳之后的消息。示例代码如下：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

@Component
public class MyKafkaConsumer {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @PostConstruct
    public void consume() {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", "my-group");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        TopicPartition partition = new TopicPartition("my-topic", 0);
        long timestamp = System.currentTimeMillis() - 3600000; // 1 hour ago

        consumer.assign(Collections.singletonList(partition));
        consumer.seek(partition, timestamp);

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
        }
    }
}

在上面的示例代码中，我们使用 KafkaConsumer 类创建一个消费者，并指定要消费的主题和分区。然后，我们通过 seek() 方法设置消费者的起始偏移量为指定时间戳之后的消息。最后，我们使用 poll() 方法从 Kafka 中消费消息，并对消息进行处理。

需要注意的是，上面的示例代码是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑一些其他的问题，比如消息的重复消费、数据的并发处理等等。

希望这个示例能够对你有所帮助！