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C++
Big-Data-Verarbeitung in der C++-Technologie: Wie nutzt man die Stream-Processing-Technologie, um Big-Data-Streams zu verarbeiten?
Big-Data-Verarbeitung in der C++-Technologie: Wie nutzt man die Stream-Processing-Technologie, um Big-Data-Streams zu verarbeiten?
Stream-Verarbeitungstechnologie wird für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet. Stream-Verarbeitung ist eine Technologie, die Datenströme in Echtzeit verarbeitet. In C++ kann Apache Kafka für die Stream-Verarbeitung verwendet werden. Die Stream-Verarbeitung bietet Echtzeit-Datenverarbeitung, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz. In diesem Beispiel wird Apache Kafka verwendet, um Daten aus einem Kafka-Thema zu lesen und den Durchschnitt zu berechnen.
Big-Data-Verarbeitung in C++-Technologie: Verwendung der Stream-Verarbeitungstechnologie zur Verarbeitung von Big-Data-Streams
Stream-Verarbeitung ist eine Technologie, die unbegrenzte Datenströme verarbeitet und es Entwicklern ermöglicht, Daten sofort bei ihrer Generierung zu verarbeiten und zu analysieren. In C++ können wir Stream-Processing-Frameworks wie Apache Kafka verwenden, um diese Funktionalität zu erreichen.
Vorteile des Stream Processing Framework
- Datenverarbeitung in Echtzeit: Verarbeiten Sie Daten sofort ohne Speicherung und Stapelverarbeitung.
- Skalierbarkeit: Einfache Skalierung für die Verarbeitung großer Datenströme.
- Fehlertoleranz: Stellen Sie sicher, dass Daten nicht verloren gehen.
Praktischer Fall: Stream-Verarbeitung mit Apache Kafka
Lassen Sie uns Apache Kafka verwenden, um eine C++-Stream-Verarbeitungsanwendung zu erstellen, die Daten aus einem Kafka-Thema liest und den Durchschnittswert im Datenstrom berechnet.
// 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;
}Durch das Ausführen dieses Codes wird eine Stream-Verarbeitungsanwendung erstellt, die Daten aus dem Kafka-Thema „test-topic“ liest und einen Durchschnitt pro Sekunde berechnet.
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