12、基于Samza的实时计算：从数据采集到状态管理

基于Samza的实时计算：从数据采集到状态管理

在实时数据处理领域，Samza是一个强大的工具，它能处理流式数据，实现复杂的计算任务。本文将详细介绍如何使用Samza进行实时计算，包括数据采集、任务运行、窗口函数、多任务工作流、引导流、有状态任务等方面。

1. 数据采集与Kafka集成

首先，我们使用Python工具从Twitter流中提取JSON格式的推文，然后通过Kafka CLI消息生产者将这些消息写入Kafka主题。操作步骤如下：
- 假设Python脚本位于主目录，在Kafka的bin目录下运行以下命令：

$ python ~/stream.py –j | ./kafka-console-producer.sh  --broker-list localhost:9092 --topic tweets

• 注意：此命令会持续运行，若在磁盘空间较小的测试虚拟机上运行，请勿让其过夜运行。

2. 运行Samza作业

要运行Samza作业，需将代码与执行所需的Samza组件打包成.tar.gz存档，供YARN NodeManager读取。具体步骤如下：
- 对于单节点的Hello Samza，可以使用文件系统的绝对路径；对于大型YARN网格作业，可将包放到HDFS上，通过hdfs:// URI引用，或放在Web服务器上。
- 在Samza示例代码目录的根目录下，执行以下命令构建包含所有类和所需文件的存档：

$ .