原文地址：https://www.tutorialspoint.com/apache_kafka/apache_kafka_real_time_application.htm
让我们分析一个实时应用程序以获取最新的Twitter供稿及其标签。早些时候，我们看到Storm和Spark与Kafka的整合。在这两种情况下，我们创建了一个Kafka Producer（使用cli）向Kafka生态系统发送消息。然后，storm和spark集成通过使用卡夫卡消费者读取消息，并将其分别注入storm和spark生态系统。所以，我们实际上需要创建一个卡夫卡生产者——
使用“Twitter Streaming API”阅读Twitter Feeds处理feeds提取HashTags把它发送给卡夫卡。一旦Kafka接收到HashTags，Storm / Spark集成就会收到信息并将其发送到Storm / Spark生态系统。
Twitter流媒体API
“Twitter流媒体API”可以用任何编程语言访问。 “twitter4j”是一个开放源代码的非官方Java库，它提供了一个基于Java的模块来轻松访问“Twitter Streaming API”。 “twitter4j”提供了一个基于侦听器的框架来访问推文。要访问“Twitter Streaming API”，我们需要登录Twitter开发者帐户，并且应该获得以下OAuth身份验证详细信息。
CustomerkeyCustomerSecretAccessTokenAccessTookenSecret一旦开发人员帐户被创建，下载“twitter4j”jar文件并将其放置在java类路径中。
下面列出了完整的Twitter Kafka生产者编码（KafkaTwitterProducer.java） -
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import twitter4j.*;
import twitter4j.conf.*;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
public class KafkaTwitterProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
LinkedBlockingQueue<Status> queue = new LinkedBlockingQueue<Sta-tus>(1000);
if(args.length < 5){
System.out.println(
"Usage: KafkaTwitterProducer <twitter-consumer-key>
<twitter-consumer-secret> <twitter-access-token>
<twitter-access-token-secret>
<topic-name> <twitter-search-keywords>");
return;
}
String consumerKey = args[0].toString();
String consumerSecret = args[1].toString();
String accessToken = args[2].toString();
String accessTokenSecret = args[3].toString();
String topicName = args[4].toString();
String[] arguments = args.clone();
String[] keyWords = Arrays.copyOfRange(arguments, 5, arguments.length);
ConfigurationBuilder cb = new ConfigurationBuilder();
cb.setDebugEnabled(true)
.setOAuthConsumerKey(consumerKey)
.setOAuthConsumerSecret(consumerSecret)
.setOAuthAccessToken(accessToken)
.setOAuthAccessTokenSecret(accessTokenSecret);
TwitterStream twitterStream = new TwitterStreamFactory(cb.build()).get-Instance();
StatusListener listener = new StatusListener() {
@Override
public void onStatus(Status status) {
queue.offer(status);
// System.out.println("@" + status.getUser().getScreenName()
+ " - " + status.getText());
// System.out.println("@" + status.getUser().getScreen-Name());
/*for(URLEntity urle : status.getURLEntities()) {
System.out.println(urle.getDisplayURL());
}*/
/*for(HashtagEntity hashtage : status.getHashtagEntities()) {
System.out.println(hashtage.getText());
}*/
}
@Override
public void onDeletionNotice(StatusDeletionNotice statusDeletion-Notice) {
// System.out.println("Got a status deletion notice id:"
+ statusDeletionNotice.getStatusId());
}
@Override
public void onTrackLimitationNotice(int numberOfLimitedStatuses) {
// System.out.println("Got track limitation notice:" +
num-berOfLimitedStatuses);
}
@Override
public void onScrubGeo(long userId, long upToStatusId) {
// System.out.println("Got scrub_geo event userId:" + userId +
"upToStatusId:" + upToStatusId);
}
@Override
public void onStallWarning(StallWarning warning) {
// System.out.println("Got stall warning:" + warning);
}
@Override
public void onException(Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
};
twitterStream.addListener(listener);
FilterQuery query = new FilterQuery().track(keyWords);
twitterStream.filter(query);
Thread.sleep(5000);
//Add Kafka producer config settings
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer",
"org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringSerializer");
props.put("value.serializer",
"org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
int i = 0;
int j = 0;
while(i < 10) {
Status ret = queue.poll();
if (ret == null) {
Thread.sleep(100);
i++;
}else {
for(HashtagEntity hashtage : ret.getHashtagEntities()) {
System.out.println("Hashtag: " + hashtage.getText());
producer.send(new ProducerRecord<String, String>(
top-icName, Integer.toString(j++), hashtage.getText()));
}
}
}
producer.close();
Thread.sleep(5000);
twitterStream.shutdown();
}
}
编译
使用以下命令编译应用程序 -
javac -cp “/path/to/kafka/libs/*”:”/path/to/twitter4j/lib/*”:. KafkaTwitterProducer.java
运行
打开两个控制台。 在一个控制台中运行上面编译的应用程序，如下所示。
java -cp “/path/to/kafka/libs/*”:”/path/to/twitter4j/lib/*”:
. KafkaTwitterProducer <twitter-consumer-key>
<twitter-consumer-secret>
<twitter-access-token>
<twitter-ac-cess-token-secret>
my-first-topic food在另一个窗口中运行上一章中介绍的任何一个Spark / Storm应用程序。 要注意的要点是在两种情况下使用的主题应该是相同的。 在这里，我们用“
“my-first-topic”作为主题名称。
输出
这个应用程序的输出将取决于关键字和twitter的当前提要。 样本输出在下面指定（storm集成）。
. . .
food : 1
foodie : 2
burger : 1
. . .
