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通过开源Kafka客户端写入Lindorm流引擎数据

更新时间:

Lindorm流引擎完全兼容开源Kafka API,您可以通过Kafka API编写程序写入Lindorm流引擎数据,也可以通过开源的三方工具采集并写入Lindorm流引擎数据,例如FluentD、Debezium等。本文介绍通过开源Kafka客户端连接Lindorm流引擎并写入Lindorm流引擎数据的代码示例。

前提条件

  • 已安装Java环境,要求安装JDK 1.7及以上版本。

  • 已将客户端IP地址添加至Lindorm实例的白名单中,具体操作请参见设置白名单

  • 已获取Lindorm流引擎的Lindorm Stream Kafka地址,具体操作请参见查看连接地址

    说明

    Lindorm流引擎的Lindorm Stream Kafka地址为专有网络地址,需确保应用程序部署的环境和Lindorm实例使用相同的专有网络ID。

操作步骤

  1. 下载开源Kafka客户端。在pom.xml中配置Maven依赖,具体内容如下:

    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>0.10.2.2</version>
    </dependency>
  2. 连接Lindorm流引擎并写入Lindorm流引擎数据。完整的代码示例如下:

    说明
    • 写入的数据格式支持JSON、Avro和CSV。

    • 代码中Lindorm Stream Kafka地址为专有网络地址,获取方法请参见查看连接地址

    import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
    import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
    import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
    import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
    import org.codehaus.jettison.json.JSONObject;
    
    import java.util.Properties;
    import java.util.concurrent.Future;
    
    public class KafkaToLindormStreamDemo {
    
        public static void main(String[] args) {
            Properties props = new Properties();
    
            //设置Lindorm Stream Kafka地址,这个Lindorm Stream Kafka地址为专有网络地址,需确保应用程序部署的环境和Lindorm实例使用相同的专有网络ID。
            props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "Lindorm Stream Kafka地址");
           //指定数据流表的物理数据存储在某个Topic上
            String topic = "log_topic";
    
            props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
            props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
            KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
            try {
                JSONObject json = new JSONObject();
                //写入流引擎数据
                json.put("timestamp", System.currentTimeMillis());
                json.put("loglevel", "ERROR");
                json.put("thread", "[ReportFinishedTask7-thread-4]");
                json.put("class", "engine.ImporterTaskManager(318)");
                json.put("detail", "Remove tasks fail: job name=e35318e5-52ea-48ab-ad2a-0144ffc6955e , task name=prepare_e35318e5-52ea-48ab-ad2a-0144ffc6955e , runningTasks=0");
                Future<RecordMetadata> future = producer.send(
              new ProducerRecord<String, String>(topic, json.getString("thread") + json.getLong("timestamp"),
                  json.toString()));
                producer.flush();
                try {
                    RecordMetadata recordMetadata = future.get();
                    System.out.println("Produce ok:" + recordMetadata.toString());
                } catch (Throwable t) {
                    System.out.println("Produce exception " + t.getMessage());
                    t.printStackTrace();
                }
            } catch (Exception e) {
                System.out.println("Produce exception " + e.getMessage());
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
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