Azkarra Streams 开源项目教程
2024-09-16 19:44:01作者:董宙帆
1. 项目介绍
Azkarra Streams 是一个轻量级的 Java 框架,旨在简化基于 Apache Kafka Streams 的流处理微服务的开发和部署。该项目的目标是提供一种简单快速的方式来构建和部署 Kafka Streams 应用程序,而不仅仅是重新创建另一个全栈框架。Azkarra Streams 通过利用开源社区的最佳实践和想法,帮助开发者更高效地开发 Kafka Streams 应用程序。
Azkarra Streams 的主要特点包括:
- 易于使用:任何具有 Java 知识的开发者都可以轻松构建基于 Apache Kafka Streams 的流处理微服务。
- 生产就绪:提供生产环境中所需的许多功能,如健康检查、指标监控、死信队列等。
- 安全:支持多种安全机制(如 SSL/TLS、基本身份验证)来保护数据和 REST 端点。
- 开源:Azkarra Streams 是一个开源项目,任何人都可以通过 GitHub 贡献代码或参与讨论。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- Git
- Maven(推荐版本 3.6.3)
- Java 11
2.2 克隆项目
首先,克隆 Azkarra Streams 项目到本地:
git clone https://github.com/streamthoughts/azkarra-streams.git
cd azkarra-streams
2.3 构建项目
使用 Maven 构建项目:
./mvnw clean package -DskipTests
2.4 运行示例应用
Azkarra Streams 提供了一些示例应用程序,您可以通过以下命令运行其中一个示例:
java -jar azkarra-examples/target/azkarra-examples-0.9.2.jar
2.5 添加依赖
如果您想在您的项目中使用 Azkarra Streams,可以在 pom.xml 中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>io.streamthoughts</groupId>
<artifactId>azkarra-streams</artifactId>
<version>0.9.2</version>
</dependency>
3. 应用案例和最佳实践
3.1 基本单词计数示例
以下是一个简单的单词计数示例,展示了如何使用 Azkarra Streams 构建一个 Kafka Streams 应用程序:
@AzkarraStreamsApplication
public class StreamsApplication {
public static void main(final String[] args) {
AzkarraApplication.run(StreamsApplication.class, args);
}
@Component
@TopologyInfo(description = "A basic WordCount topology example", aliases = ["Word"])
public class BasicWordCountTopology implements TopologyProvider {
@Override
public String version() {
return Version.getVersion();
}
@Override
public Topology topology() {
final StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
final KStream<String, String> words = builder.stream("streams-plaintext-input");
words.flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("\\s")))
.groupBy((key, value) -> value)
.count(Materialized.as("count"))
.toStream()
.to("streams-word-count-output", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));
return builder.build();
}
}
}
3.2 生产环境最佳实践
- 配置外部化:使用 Typesafe Config 将拓扑和 Kafka Streams 配置外部化,便于管理和维护。
- 监控和日志:通过 Azkarra 提供的 REST API 和 Web UI 监控应用程序状态,并配置日志记录以捕获关键信息。
- 安全性:启用 SSL/TLS 和基本身份验证,确保数据和应用程序的安全性。
4. 典型生态项目
Azkarra Streams 作为一个轻量级的 Kafka Streams 框架,通常与其他 Kafka 生态系统项目结合使用,以构建完整的流处理解决方案。以下是一些典型的生态项目:
- Apache Kafka:作为流处理的核心,提供高吞吐量、低延迟的消息传递系统。
- Kafka Connect:用于将外部数据源和目标与 Kafka 集成,简化数据流的导入和导出。
- Kafka Monitoring Suite:提供全面的监控和告警功能,确保 Kafka 集群和应用程序的稳定运行。
- Kafka Streams CEP:用于实现复杂事件处理(CEP),支持实时事件流的高级分析和模式匹配。
通过结合这些生态项目,Azkarra Streams 可以帮助开发者构建强大且可扩展的流处理应用程序。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.25 K
暂无简介
Dart
619
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
479
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
261
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
619
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
790
76