Pemprosesan data besar dalam teknologi C++: Bagaimana menggunakan teknologi pemprosesan aliran untuk memproses aliran data besar?

Teknologi pemprosesan strim digunakan untuk pemprosesan data besar ialah teknologi yang memproses strim data dalam masa nyata. Dalam C++, Apache Kafka boleh digunakan untuk pemprosesan strim. Pemprosesan strim menyediakan pemprosesan data masa nyata, kebolehskalaan dan toleransi kesalahan. Contoh ini menggunakan Apache Kafka untuk membaca data daripada topik Kafka dan mengira purata. . Dalam C++, kita boleh menggunakan rangka kerja pemprosesan strim seperti Apache Kafka untuk mencapai fungsi ini. Kebaikan Rangka Kerja Pemprosesan Strim

Kes Praktikal: Pemprosesan Strim dengan Apache Kafka

Marilah kami menggunakan Apache Kafka untuk mencipta aplikasi pemprosesan strim C++ yang akan membaca data daripada topik Kafka dan mengira nilai purata dalam aliran data.

// 头文件
#include <kafka/apache_kafka.h>
#include <thread>
#include <atomic>

// 定义原子平均值计数器
std::atomic<double> avg_count(0.0);

// 流处理消费者线程
void consume_thread(const std::string& topic, rd_kafka_t* rk) {
  // 创建消费者组
  rd_kafka_consumer_group_t* consumer_group =
      rd_kafka_consumer_group_join(rk, topic.c_str(),
                                  rd_kafka_topic_partition_list_new(1), NULL);

  while (true) {
    // 订阅主题
    rd_kafka_message_t* message;
    rd_kafka_resp_err_t consumer_err =
        rd_kafka_consumer_group_poll(consumer_group, 10000, &message);
    if (consumer_err == RD_KAFKA_RESP_ERR__PARTITION_EOF) {
      rd_kafka_consumer_group_unjoin(consumer_group);
      rd_kafka_consumer_group_destroy(consumer_group);
      return;
    } else if (consumer_err != RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR) {
      std::cerr << "Consumer error: " << rd_kafka_err2str(consumer_err) << "\n";
      continue;
    }

    // 提取并处理数据
    if (message) {
      // 提取值
      const char* message_str = static_cast<const char*>(message->payload);
      int value = std::atoi(message_str);

      // 更新原子平均值计数器
      avg_count += (static_cast<double>(value) - avg_count) /
                     (avg_count.fetch_add(1) + 1);

      if (avg_count >= 1e6) {
        std::cout << "Average: " << avg_count << "\n";
      }
    }

    // 提交偏移量
    rd_kafka_message_destroy(message);
  }
}

int main() {
  // 初始化 Kafka 实例
  rd_kafka_t* rk = rd_kafka_new(RD_KAFKA_CONSUMER, NULL, NULL, NULL);
  if (!rk) {
    std::cerr << "Failed to initialize Kafka instance\n";
    return 1;
  }

  // 配置 Kafka 实例
  char error_str[512];
  if (rd_kafka_conf_set(rk, "bootstrap.servers", "localhost:9092",
                          error_str, sizeof(error_str)) != RD_KAFKA_CONF_OK) {
    std::cerr << "Failed to set Kafka configuration: " << error_str << "\n";
    rd_kafka_destroy(rk);
    return 1;
  }

  // 创建流处理消费者线程
  std::thread consumer_thr(consume_thread, "test-topic", rk);

  // 等待消费者线程
  consumer_thr.join();

  // 销毁 Kafka 实例
  rd_kafka_destroy(rk);

  return 0;
}

Menjalankan kod ini akan membuat aplikasi pemprosesan strim yang membaca data daripada topik Kafka "topik ujian" dan mengira purata sesaat.

Atas ialah kandungan terperinci Pemprosesan data besar dalam teknologi C++: Bagaimana menggunakan teknologi pemprosesan aliran untuk memproses aliran data besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!