Kafka日志聚合和处理

使用Kafka Connect进行日志聚合，并使用Kafka Streams进行处理。

使用Kafka Connect将日志流发送到Kafka集群中的统一地方进行处理和存储。下面是一个使用Kafka Connect进行日志聚合的示例配置：

name=my-connector
connector.class=org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSourceConnector
tasks.max=1
file=test.log
topic=my-topic

这个配置将从“test.log”文件中读取数据，并将其发送到名为“my-topic”的主题中。

接下来，使用Kafka Streams对这些日志进行实时处理。下面是一个简单的示例程序，它将计算每个IP地址在日志中出现的次数：

KStream<String, String> source = builder.stream("my-topic");
KTable<String, Long> counts = source
    .map((key, value) -> new KeyValue<>(value.split(" ")[0], value))
    .groupByKey()
    .count("Counts");
counts.to(Serdes.String(), Serdes.Long(), "my-output-topic");

这个程序将从名为“my-topic”的主题中读取数据，并将其映射到IP地址。然后，它以IP地址为键进行分组，并计算每个键的数量。最后，程序将结果写入名为“my-output-topic”的主题中。

通过这种方式，您可以使用Kafka Connect进行日志聚合并使用Kafka Streams进行实时处理，以对存储在Kafka中的日志进行聚合和处理。