本文档介绍了如何使用 Kafka Streams 基于键（例如 Scheme）对数据进行分组，并将结果存储在全局 KTable 中，其中键为字符串（Scheme），值为 RuleConfig 对象列表。通过示例代码演示了如何实现这一目标，并指出了在实现过程中需要注意的关键点，确保 KTable 能够正确地聚合和存储数据。
使用 Kafka Streams 构建 KTable，键为字符串，值为对象列表
在使用 Kafka Streams 处理数据时，经常需要根据某个键对数据进行分组，并将分组后的数据存储起来。本文将介绍如何使用 Kafka Streams 创建一个 KTable，其中键为字符串，值为对象列表。我们将以根据 Scheme 对 RuleConfig 对象进行分组为例，演示如何实现这一目标。
1. 数据准备
假设我们有一个名为 RuleConfig 的类，它包含 SCHEME、RULEORDER 和 REGEX 等属性。我们的目标是根据 SCHEME 对 RuleConfig 对象进行分组，并将具有相同 SCHEME 的 RuleConfig 对象存储在一个列表中。
2. Kafka Streams 代码
首先，我们需要创建一个 StreamsBuilder 对象，并从 Kafka 主题中读取数据。
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();KStream ruleConfigKStream = builder.stream(TOPIC_NAME, Consumed.with(stringSerde, ruleConfigSerde));
接下来，我们使用 groupBy 方法根据 SCHEME 对 KStream 进行分组。
KGroupedStream groupedKStream = ruleConfigKStream.groupBy((key, value) -> value.getScheme(), Grouped.with(Serdes.String(), ruleConfigSerde));
然后，我们使用 aggregate 方法将分组后的数据聚合到一个列表中。
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KTable<String, List> ruleStore = groupedKStream.aggregate( ArrayList::new, (key, value, list) -> { list.add(value); return list; }, Materialized.<String, List, KeyValueStore>as(RULE_STORE) .withKeySerde(stringSerde).withValueSerde(listSerde));
在这个代码片段中，ArrayList::new 用于初始化聚合器的初始值（一个空的 ArrayList）。第二个参数是一个 lambda 表达式，它接受键、值和当前列表作为输入，并将新的 RuleConfig 对象添加到列表中。Materialized 用于指定 KTable 的存储方式，包括存储名称、键序列化器和值序列化器。
3. 获取 KTable 中的数据
最后，我们可以使用 kafkaStreams.store 方法获取 KTable 的只读视图，并从中检索数据。
ReadOnlyKeyValueStore<String, List> ruleKVStore = kafkaStreams.store(StoreQueryParameters.fromNameAndType(RULE_STORE, QueryableStoreTypes.keyValueStore()));List ruleConfigs = ruleKVStore.get("MC");
这段代码首先通过 kafkaStreams.store 获取名为 RULE_STORE 的 KTable 的只读视图。然后，使用 ruleKVStore.get(“MC”) 检索键为 “MC” 的 RuleConfig 对象列表。
4. 注意事项
确保正确配置了键和值的序列化器和反序列化器。Materialized.as 的位置非常重要，它应该作为 aggregate 方法的最后一个参数。KTable 中的数据是持久化的，因此需要合理规划存储空间。可以使用 QueryableStoreTypes 提供的不同查询类型来访问 KTable 中的数据。
5. 总结
本文介绍了如何使用 Kafka Streams 创建一个 KTable，其中键为字符串，值为对象列表。通过示例代码演示了如何根据 Scheme 对 RuleConfig 对象进行分组，并将具有相同 Scheme 的 RuleConfig 对象存储在一个列表中。希望本文能够帮助你更好地理解和使用 Kafka Streams。
以上就是Kafka Streams：基于键分组并创建全局 KTable，值为对象列表的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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