Traitement des données en temps réel avec Kafka et Spark Streaming dans Beego

Avec le développement continu de la technologie Internet et IoT, la quantité de données générées dans notre production et notre vie augmente. Ces données jouent un rôle très important dans la stratégie commerciale et la prise de décision de l’entreprise. Afin de mieux utiliser ces données, le traitement des données en temps réel est devenu une partie importante du travail quotidien des entreprises et des instituts de recherche scientifique. Dans cet article, nous explorerons comment utiliser Kafka et Spark Streaming dans le framework Beego pour le traitement des données en temps réel.

1. Qu'est-ce que Kafka

Kafka est un système de file d'attente de messages distribué à haut débit utilisé pour traiter des données massives. Kafka stocke les données des messages dans plusieurs sujets de manière distribuée et peut être rapidement récupérée et distribuée. Dans le scénario du streaming de données, Kafka est devenu l'un des systèmes de messagerie open source les plus populaires et est largement utilisé par de nombreuses entreprises technologiques, notamment LinkedIn, Netflix et Twitter.

2. Qu'est-ce que Spark Streaming

Spark Streaming est un composant de l'écosystème Apache Spark. Il fournit un cadre informatique de streaming qui peut effectuer un traitement par lots de données. traitement. Spark Streaming est hautement évolutif et tolérant aux pannes, et peut prendre en charge plusieurs sources de données. Spark Streaming peut être utilisé conjointement avec des systèmes de file d'attente de messages tels que Kafka pour implémenter des fonctions informatiques de streaming.

3. Utilisez Kafka et Spark Streaming dans Beego pour le traitement des données en temps réel

Lorsque vous utilisez le framework Beego pour le traitement des données en temps réel, nous pouvons combiner Kafka et Spark Streaming pour réaliser la réception et le traitement des données. Voici un processus simple de traitement des données en temps réel :

1 Utilisez Kafka pour établir une file d'attente de messages, encapsuler les données dans des messages et les envoyer à Kafka.
2. Utilisez Spark Streaming pour créer une application de streaming et vous abonner aux données de la file d'attente de messages Kafka.
3. Pour les données souscrites, nous pouvons effectuer divers traitements complexes, tels que le nettoyage des données, l'agrégation des données, les calculs métiers, etc.
4. Envoyez les résultats du traitement vers Kafka ou affichez-les visuellement à l'utilisateur.

Ci-dessous, nous présenterons en détail comment mettre en œuvre le processus ci-dessus.

1. Établissez une file d'attente de messages Kafka

Tout d'abord, nous devons introduire le package Kafka dans Beego. Vous pouvez utiliser le package sarama dans le langage go et l'obtenir via le. commande : #🎜🎜 #

go get gopkg.in/Shopify/sarama.v1

Ensuite, créez une file d'attente de messages Kafka dans Beego et envoyez les données générées à Kafka. L'exemple de code est le suivant :

func initKafka() (erreur d'erreur) {

//配置Kafka连接属性
config := sarama.NewConfig()
config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll
config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner
config.Producer.Return.Successes = true
//创建Kafka连接器
client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)
if err != nil {
    fmt.Println("failed to create producer, err:", err)
    return
}
//异步关闭Kafka
defer client.Close()
//模拟生成数据
for i := 1; i < 5000; i++ {
    id := uint32(i)
    userName := fmt.Sprintf("user:%d", i)
    //数据转为byte格式发送到Kafka
    message := fmt.Sprintf("%d,%s", id, userName)
    msg := &sarama.ProducerMessage{}
    msg.Topic = "test" //topic消息标记
    msg.Value = sarama.StringEncoder(message) //消息数据
    _, _, err := client.SendMessage(msg)
    if err != nil {
        fmt.Println("send message failed:", err)
    }
    time.Sleep(time.Second)
}
return

}

Dans le code ci-dessus, nous utilisons le Package Sarama La méthode SyncProducer établit un connecteur Kafka et définit les propriétés de connexion nécessaires. Utilisez ensuite une boucle for pour générer des données, encapsulez les données générées dans des messages et envoyez-les à Kafka.

2. Utilisez Spark Streaming pour le traitement des données en temps réel

Lorsque vous utilisez Spark Streaming pour le traitement des données en temps réel, nous devons installer et configurer Spark et Kafka, qui peuvent être installé avec la commande suivante :

sudo apt-get install spark

sudo apt-get install zookeeper

sudo apt-get install kafka# 🎜🎜#

Après avoir terminé l'installation, nous devons introduire le package Spark Streaming dans Beego :

import org.apache.spark.SparkConf

import org. apache.spark.streaming.{Seconds , StreamingContext}

import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils

Ensuite, nous devons traiter le flux de données. Le code suivant implémente la logique de réception des données de Kafka et de traitement de chaque message : code, nous utilisons la méthode SparkConf et la méthode StreamingContext pour créer un contexte Spark Streaming et définir l'intervalle de temps de traitement du flux de données. Ensuite, nous nous abonnons aux données de la file d'attente de messages Kafka, utilisons la méthode Map pour analyser les données requises du message reçu, puis utilisons la méthode ReductionByKey pour effectuer des calculs d'agrégation de données. Enfin, les résultats du calcul sont imprimés sur la console.

4. Résumé

Cet article présente comment utiliser Kafka et Spark Streaming dans le framework Beego pour le traitement des données en temps réel. En établissant une file d'attente de messages Kafka et en utilisant Spark Streaming pour traiter le flux de données, un processus de traitement de données en temps réel rationalisé et efficace peut être obtenu. Cette méthode de traitement a été largement utilisée dans divers domaines et constitue une référence importante pour la prise de décision des entreprises.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!