Kafka streams窗口批处理
来自火花流背景-掌握Kafka流。
我有一个简单的Spark流媒体应用程序,
并返回该分钟内每个用户的最新事件
示例事件类似于{“user”：1,“timestamp”：“2018-05-18t16:56:30.754z”,“count”：3},{“user”：1,“timestamp”：“2018-05-22t16:56:39.754z”,“count”：4}
我感兴趣的是这将如何在Kafka流中工作，因为似乎每个事件都有一个输出--当我的用例是减少流量时。
从我到目前为止的阅读来看，这似乎不是直接的，您将不得不使用处理器API。
理想情况下，我希望使用DSL而不是处理器API，因为我刚刚开始研究Kafka流，但似乎我必须使用处理器API的punctuate方法每隔n秒从状态存储读取一次？
我用的是Kafka0.11.0
共有1个答案
在DSL级别，Kafka Streams允许配置KTable缓存（默认情况下启用），以减少下游负载。缓存是定期刷新的LRU缓存。因此，虽然缓存减少了下游负载，但它不能保证每个窗口有多少输出。（比照https://docs.confluent.io/current/streams/developer-guide/memory-mgmt.html）
如果您严格地需要每个窗口的单个输出，那么使用处理器API是正确的方法。
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