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Kafka Streams 与 集成 Node.js

Kafka Streams 与应用程序 集成是 在环境中 Node.js 直接处理和分析来自 Apache 的数据的强大方法 。 使您能够构建实时数据处理并将其无缝集成到您的 应用程序中。 以下是有关如何实现此目标的具体指南： Kafka Node.js Kafka Streams Node.js

第1步：安装 Kafka Streams KafkaJS

首先，您需要安装 Kafka Streams KafkaJS 以集成 Kafka 到您的 Node.js 应用程序中。 您可以使用 npm 来安装这些软件包： 

npm install kafka-streams kafkajs

第 2 步：创建一个 Kafka Stream

使用API Kafka Stream 在您的应用程序中 创建一个 。 下面是创建一个处理数据 并将结果输出到另一个 的基本示例 ： Node.js Kafka Streams Kafka Stream topic topic 

const { KafkaStreams } = require('kafka-streams');  
const { Kafka } = require('kafkajs');  
  
const kafka = new Kafka({  
  clientId: 'your-client-id',  
  brokers: ['broker1:port1', 'broker2:port2'],  
});  
  
const kafkaStreams = new KafkaStreams({  
  kafka,  
  logLevel: 2, // Level 2 for debug logs  
});  
  
const streamConfig = {  
  'group.id': 'your-group-id',  
  'metadata.broker.list': 'broker1:port1,broker2:port2',  
  'enable.auto.commit': false,  
  'socket.keepalive.enable': true,  
};  
  
const stream = kafkaStreams.getKStream(streamConfig);  
  
stream  
  .from('input-topic')  
  .filter(record => record.value && record.value.length > 0)  
  .map(record =>({  
    key: record.key,  
    value: record.value.toUpperCase(),  
  }))  
  .to('output-topic');  
  
kafkaStreams.start();

第三步：处理数据

在上面的示例中，我们创建了一个 Kafka Stream 来侦听来自 的数据 input-topic，然后通过将其全部转换为大写并将结果推送到 来处理数据 output-topic。

第 4 步：运行应用程序

最后，您需要运行 Node.js 应用程序以开始处理来自 的数据 Kafka Streams。

请注意，在上面的示例中，您需要将、 your-client-id、 broker1:port1, your-group-id 和 input-topic 等值替换 output-topic  为项目的具体详细信息。

 

Kafka Streams 与应用程序 集成 Node.js 可以让您灵活、强大地构建实时数据处理能力。