Traitement du Big Data en technologie C++ : Comment utiliser la technologie de traitement de flux pour traiter les flux de Big Data ?

La technologie de traitement de flux est utilisée pour le traitement du Big Data. Le traitement de flux est une technologie qui traite les flux de données en temps réel. En C++, Apache Kafka peut être utilisé pour le traitement de flux. Le traitement de flux fournit un traitement des données en temps réel, une évolutivité et une tolérance aux pannes. Cet exemple utilise Apache Kafka pour lire les données d'un sujet Kafka et calculer la moyenne.

Traitement du Big Data dans la technologie C++ : Utilisation de la technologie de traitement de flux pour traiter les flux de Big Data

Le traitement de flux est une technologie qui gère des flux de données illimités, permettant aux développeurs de traiter et d'analyser les données instantanément au fur et à mesure de leur génération. En C++, nous pouvons utiliser des frameworks de traitement de flux tels qu'Apache Kafka pour réaliser cette fonctionnalité. Avantages du framework de traitement de flux

Cas pratique : traitement de flux avec Apache Kafka

// 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;
}

Copier après la connexion
• L'exécution de ce code créera une application de traitement de flux qui lit les données du sujet Kafka "test-topic" et calcule une moyenne par seconde.

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!