Kafka流：基于摄取时间的连接

下面是一个使用Kafka流进行基于摄取时间的连接的示例代码：

import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.ValueJoiner;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Windowed;
import org.apache.kafka.streams.kstream.WindowedSerdes;
import org.apache.kafka.streams.kstream.internals.TimeWindow;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;

import java.util.Properties;

public class KafkaStreamConnectByIngestionTimeExample {

    public static void main(String[] args) {
        Properties config = new Properties();
        config.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "kafka-stream-connect-example");
        config.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        config.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        config.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

        KStream<String, String> inputStream1 = builder.stream("input-topic1");
        KStream<String, String> inputStream2 = builder.stream("input-topic2");

        KStream<Windowed<String>, String> joinedStream = inputStream1
                .join(inputStream2,
                        new ValueJoiner<String, String, String>() {
                            @Override
                            public String apply(String value1, String value2) {
                                return value1 + ", " + value2;
                            }
                        },
                        TimeWindows.of(5000),
                        WindowedSerdes.timeWindowedSerdeFrom(String.class));

        joinedStream.to("output-topic");

        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), config);
        streams.start();

        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close));
    }
}

以上示例代码创建了一个基于摄取时间的连接流，它从两个输入主题（"input-topic1"和"input-topic2"）中读取数据，并使用ValueJoiner将两个流的值连接起来。然后，流被写入输出主题（"output-topic"）。连接操作使用了一个时间窗口的概念，这里的时间窗口大小设置为5000毫秒。

请注意，上述代码中的配置属性（如应用程序ID和Kafka服务器地址）需要根据实际环境进行修改。另外，你还需要确保在项目中包含了Kafka Streams库的依赖。