Kafka Streams简介
Kafka Streams被认为是开发实时应用程序的最简单方法。它是一个Kafka的客户端API库，编写简单的java和scala代码就可以实现流式处理。
优势：
- 弹性，高度可扩展，容错
- 部署到容器，VM，裸机，云
- 同样适用于小型，中型和大型用例
- 与Kafka安全性完全集成
- 编写标准Java和Scala应用程序
- 在Mac，Linux，Windows上开发
- Exactly-once 语义
什么是流式计算
一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。
为什么要有Kafka Stream
当前已经有非常多的流式处理系统，最知名且应用最多的开源流式处理系统有Spark Streaming和Apache Storm。Apache Storm发展多年，应用广泛，提供记录级别的处理能力，当前也支持SQL on Stream。而Spark Streaming基于Apache Spark，可以非常方便与图计算，SQL处理等集成，功能强大，对于熟悉其它Spark应用开发的用户而言使用门槛低。另外，目前主流的Hadoop发行版，如MapR，Cloudera和Hortonworks，都集成了Apache Storm和Apache Spark，使得部署更容易。
既然Apache Spark与Apache Storm拥用如此多的优势，那为何还需要Kafka Stream呢？笔者认为主要有如下原因。
第一，Spark和Storm都是流式处理框架，而Kafka Stream提供的是一个基于Kafka的流式处理类库。框架要求开发者按照特定的方式去开发逻辑部分，供框架调用。开发者很难了解框架的具体运行方式，从而使得调试成本高，并且使用受限。而Kafka Stream作为流式处理类库，直接提供具体的类给开发者调用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试。
第二，虽然Cloudera与Hortonworks方便了Storm和Spark的部署，但是这些框架的部署仍然相对复杂。而Kafka Stream作为类库，可以非常方便的嵌入应用程序中，它对应用的打包和部署基本没有任何要求。更为重要的是，Kafka Stream充分利用了Kafka的分区机制和Consumer的Rebalance机制，使得Kafka Stream可以非常方便的水平扩展，并且各个实例可以使用不同的部署方式。具体来说，每个运行Kafka Stream的应用程序实例都包含了Kafka Consumer实例，多个同一应用的实例之间并行处理数据集。而不同实例之间的部署方式并不要求一致，比如部分实例可以运行在Web容器中，部分实例可运行在Docker或Kubernetes中。
第三，就流式处理系统而言，基本都支持Kafka作为数据源。例如Storm具有专门的kafka-spout，而Spark也提供专门的spark-streaming-kafka模块。事实上，Kafka基本上是主流的流式处理系统的标准数据源。换言之，大部分流式系统中都已部署了Kafka，此时使用Kafka Stream的成本非常低。
第四，使用Storm或Spark Streaming时，需要为框架本身的进程预留资源，如Storm的supervisor和Spark on YARN的node manager。即使对于应用实例而言，框架本身也会占用部分资源，如Spark Streaming需要为shuffle和storage预留内存。
第五，由于Kafka本身提供数据持久化，因此Kafka Stream提供滚动部署和滚动升级以及重新计算的能力。
第六，由于Kafka Consumer Rebalance机制，Kafka Stream可以在线动态调整并行度。
简单编程
public class SpringBootKafkaStreamApplication1 {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
//定义消费组
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount-application");
//定义kafka地址
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "47.105.194.139:9092");
//key编码方式
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
//value编码方式
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
//构建输入流
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> textLines = builder.stream("test5");
//构建输出table
KTable<String, Long> wordCounts = textLines
// Split each text line, by whitespace, into words.
.flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("\\W+")))
// Group the text words as message keys
.groupBy((key, value) -> value)
// Count the occurrences of each word (message key).
.count();
//存入输出topic
wordCounts.toStream().to("test7", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));
//启动
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();
}
}
创建名为test5、test7的topic。
生产代码
[root@izm5e11cqeaucml4d3vumbz kafka_2.12-2.4.0]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test5
>all streams lead to kafka
>hello kafka streams
>join kafka summit
消费代码test5
[root@izm5e11cqeaucml4d3vumbz kafka_2.12-2.4.0]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test5 --from-beginning
all streams lead to kafka
hello kafka streams
join kafka summit
消费代码test7
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test7 --from-beginning --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter --property print.key=true --property print.value=true --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer
all 1
lead 1
to 1
hello 1
kafka 2
streams 2
join 1
kafka 3
summit 1
参考资料：
最简单流处理引擎——Kafka Streams简介
Kafka设计解析（七）- 流式处理的新贵Kafka Stream
https://www.cnblogs.com/hklv/p/10692999.html
Kafka Streams：Kafka原生计算的基石
教程：编写Kafka Streams应用程序
https://kafka.apache.org/24/documentation/#producerapi
https://kafka.apache.org/24/documentation/streams/developer-guide/dsl-api#transform-a-stream
