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当速度很重要时：使用 Hazelcast 和 Redpanda 进行实时流处理

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_28245905/article/details/132290735 2025/5/25 4:26:00

在本教程中，了解如何构建安全、可扩展、高性能的应用程序，以释放实时数据的全部潜力。

在本教程中，我们将探索 Hazelcast 和 Redpanda 的强大组合，以构建对实时数据做出反应的高性能、可扩展和容错的应用程序。

Redpanda 是一个流数据平台，旨在处理高吞吐量、实时数据流。Redpanda 与 Kafka API 兼容，为 Apache Kafka 提供了高性能且可扩展的替代方案。Redpanda 独特的架构使其能够每秒处理数百万条消息，同时确保低延迟、容错和无缝可扩展性。

Hazelcast 是一个统一的实时流数据平台，通过独特地将流处理和快速数据存储相结合，实现对事件流和传统数据源的低延迟查询、聚合和状态计算，从而对动态数据进行即时操作。它允许您快速构建资源高效的实时应用程序。您可以以任何规模部署它，从小型边缘设备到大型云实例集群。

在这篇文章中，我们将指导您设置和集成这两种技术，以实现实时数据摄取、处理和分析，从而实现强大的流分析。最后，您将深入了解如何利用 Hazelcast 和 Redpanda 的组合功能来释放应用程序的流分析和即时操作的潜力。

那么，让我们开始吧！

Pizza in Motion：披萨外卖服务的解决方案架构

首先，让我们了解我们要构建什么。我们大多数人都喜欢披萨，所以让我们以披萨送货服务为例。我们的披萨外卖服务实时接收来自多个用户的订单。这些订单包含时间戳、user_id、pizza_type 和数量。我们将使用 Python 生成订单，将它们引入 Redpanda，然后使用 Hazelcast 处理它们。

但是，如果您想通过上下文数据丰富披萨订单怎么办？例如，为特定类型的披萨推荐特定的开胃菜。如何实时做到这一点？

实际上有多种选择，但在这篇博文中，我们将向您展示如何使用 Hazelcast 通过存储在 Hazelcast 的 iMap 中的开胃菜丰富来自 Redpanda 的披萨订单。

下面是该解决方案的简要示意图。

教程：使用 Redpanda 和 Hazelcast 进行实时流处理

设置 Redpanda

在本教程的范围内，我们将使用 Docker Compose 设置 Redpanda 集群。因此，请确保本地安装了 Docker Compose。
docker-compose.yml在您选择的位置创建文件并向其中添加以下内容。

version: "3.7"
name: redpanda-quickstart
networks:
redpanda_network:
driver: bridge
volumes:
redpanda-0: null
services:
redpanda-0:
command:
- redpanda
- start
- --kafka-addr internal://0.0.0.0:9092,external://0.0.0.0:19092
# Address the broker advertises to clients that connect to the Kafka API.
# Use the internal addresses to connect to the Redpanda brokers'
# from inside the same Docker network.
# Use the external addresses to connect to the Redpanda brokers'
# from outside the Docker network.
- --advertise-kafka-addr internal://redpanda-0:9092,external://localhost:19092
- --pandaproxy-addr internal://0.0.0.0:8082,external://0.0.0.0:18082
# Address the broker advertises to clients that connect to the HTTP Proxy.
- --advertise-pandaproxy-addr internal://redpanda-0:8082,external://localhost:18082
- --schema-registry-addr internal://0.0.0.0:8081,external://0.0.0.0:18081
# Redpanda brokers use the RPC API to communicate with eachother internally.
- --rpc-addr redpanda-0:33145
- --advertise-rpc-addr redpanda-0:33145
# Tells Seastar (the framework Redpanda uses under the hood) to use 1 core on the system.
- --smp 1
# The amount of memory to make available to Redpanda.
- --memory 1G
# Mode dev-container uses well-known configuration properties for development in containers.
- --mode dev-container
# enable logs for debugging.
- --default-log-level=debug
image: docker.redpanda.com/redpandadata/redpanda:v23.1.11
container_name: redpanda-0
volumes:
- redpanda-0:/var/lib/redpanda/data
networks:
- redpanda_network
ports:
- 18081:18081
- 18082:18082
- 19092:19092
- 19644:9644
console:
container_name: redpanda-console
image: docker.redpanda.com/redpandadata/console:v2.2.4
networks:
- redpanda_network
entrypoint: /bin/sh
command: -c 'echo "$$CONSOLE_CONFIG_FILE" > /tmp/config.yml; /app/console'
environment:
CONFIG_FILEPATH: /tmp/config.yml
CONSOLE_CONFIG_FILE: |
kafka:
brokers: ["redpanda-0:9092"]
schemaRegistry:
enabled: true
urls: ["http://redpanda-0:8081"]
redpanda:
adminApi:
enabled: true
urls: ["http://redpanda-0:9644"]
ports:
- 8080:8080
depends_on:- redpanda-0

上面的文件包含使用单个代理启动 Redpanda 集群所需的配置。如果需要，您可以使用三代理集群。但是，对于我们的用例来说，单个经纪人就足够了。

请注意，仅建议在 Docker 上使用 Redpanda 进行开发和测试。对于其他部署选项，请考虑Linux或Kubernetes。

为了生成数据，我们使用 Python 脚本：

import asyncio
import json
import os
import random
from datetime import datetimefrom kafka import KafkaProducer
from kafka.admin import KafkaAdminClient, NewTopicBOOTSTRAP_SERVERS = ("localhost:19092"if os.getenv("RUNTIME_ENVIRONMENT") == "DOCKER"else "localhost:19092"
)PIZZASTREAM_TOPIC = "pizzastream"
PIZZASTREAM_TYPES = ["Margherita","Hawaiian","Veggie","Meat","Pepperoni", "Buffalo","Supreme","Chicken",
]async def generate_pizza(user_id):producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=BOOTSTRAP_SERVERS)while True:data = {"timestamp_": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),"pizza": random.choice(PIZZASTREAM_TYPES),"user_id": user_id,"quantity": random.randint(1, 10),}producer.send(PIZZASTREAM_TOPIC,key=user_id.encode("utf-8"),value=json.dumps(data).encode("utf-8"),)print(f"Sent a pizza stream event data to Redpanda: {data}")await asyncio.sleep(random.randint(1, 5))async def main():tasks = [generate_pizza(user_id)for user_id in [f"user_{i}" for i in range(10)]]await asyncio.gather(*tasks)if __name__ == "__main__":# Create kafka topics if running in Docker.if os.getenv("RUNTIME_ENVIRONMENT") == "DOCKER":admin_client = KafkaAdminClient(bootstrap_servers=BOOTSTRAP_SERVERS, client_id="pizzastream-producer")# Check if topics already exist firstexisting_topics = admin_client.list_topics()for topic in [PIZZASTREAM_TOPIC]:if topic not in existing_topics:admin_client.create_topics([NewTopic(topic, num_partitions=1, replication_factor=1)])asyncio.run(main())

设置 Hazelcast

启动 Hazelcast 本地集群。这将以客户端/服务器模式运行 Hazelcast 集群以及在本地网络上运行的管理中心实例。

brew tap hazelcast/hz
brew install hazelcast@5.3.1
hz -V

现在我们了解了要构建的内容并设置了先决条件，让我们直接进入解决方案。

步骤1：启动Redpanda集群

让我们通过在终端中运行以下命令来启动Redpanda 集群。确保您位于保存文件的同一位置docker-compose.yml。

docker compose up -d

类似于以下内容的输出确认 Redpanda 集群已启动并正在运行。

[+] Running 4/4
⠿ Network redpanda_network                 Created  0.0s
⠿ Volume "redpanda-quickstart_redpanda-0"  Created  0.0s
⠿ Container redpanda-0                     Started  0.3s
⠿ Container redpanda-console               Started  0.6s

第 2 步：运行 Hazelcast

您可以运行以下命令来启动具有一个节点的 Hazelcast 集群。

hz start

要将更多成员添加到集群，请打开另一个终端窗口并重新运行启动命令。

第 3 步：在 Hazelcast 上运行 SQL

我们将使用 SQL shell——在集群上运行 SQL 查询的最简单方法。您可以使用SQL查询地图和Kafka主题中的数据。结果可以直接发送到客户端或插入到地图或 Kafka 主题中。您还可以使用 Kafka Connector，它允许您在 Hazelcast 集群和 Kafka 之间流式传输、过滤和转换事件。您可以通过运行以下命令来执行此操作：

bin/hz-cli sql

第 4 步：摄取 Hazelcast iMap (pizzastream)

使用 SQL 命令，我们创建pizzastreamMap：

CREATE OR REPLACE MAPPING pizzastream(
timestamp_ TIMESTAMP,
pizza VARCHAR,
user_id VARCHAR,
quantity DOUBLE
)
TYPE Kafka
OPTIONS (
'keyFormat' = 'varchar',
'valueFormat' = 'json-flat',
'auto.offset.reset' = 'earliest',
'bootstrap.servers' = 'localhost:19092');

步骤 5：用推荐数据丰富流（推荐器）

对于这一步，我们创建另一个地图：

CREATE or REPLACE MAPPING recommender (
__key BIGINT,
user_id VARCHAR,
extra1 VARCHAR,
extra2 VARCHAR,
extra3 VARCHAR )
TYPE IMap
OPTIONS (
'keyFormat'='bigint',
'valueFormat'='json-flat');

我们在 Map 中添加一些值：

INSERT INTO recommender VALUES
(1, 'user_1', 'Soup','Onion_rings','Coleslaw'),
(2, 'user_2', 'Salad', 'Coleslaw', 'Soup'),
(3, 'user_3', 'Zucchini_fries','Salad', 'Coleslaw'),
(4, 'user_4', 'Onion_rings','Soup', 'Jalapeno_poppers'),
(5, 'user_5', 'Zucchini_fries', 'Salad', 'Coleslaw'),
(6, 'user_6', 'Soup', 'Zucchini_fries', 'Coleslaw'),
(7, 'user_7', 'Onion_rings', 'Soup', 'Jalapeno_poppers'),
(8, 'user_8', 'Jalapeno_poppers', 'Coleslaw', 'Zucchini_fries'),
(9, 'user_9', 'Onion_rings','Jalapeno_poppers','Soup');

第 6 步：使用 SQL 合并两个映射

基于上面两个Map，我们发送以下SQL查询：

SELECTpizzastream.user_id AS user_id,recommender.extra1 as extra1,recommender.extra2 as extra2,recommender.extra3 as extra3,pizzastream.pizza AS pizza
FROM pizzastream
JOIN recommender
ON recommender.user_id = recommender.user_id 
AND recommender.extra2 = 'Soup';

第7步：将组合数据流发送到Redpanda

为了将结果发送回 Redpanda，我们在 Hazelcast 中创建一个 Jet 作业，将 SQL 查询结果存储到一个新的 Map 中，然后存储到 Redpanda 中：

CREATE OR REPLACE MAPPING recommender_pizzastream(
timestamp_ TIMESTAMP,
user_id VARCHAR,
extra1 VARCHAR,
extra2 VARCHAR,
extra3 VARCHAR,
pizza VARCHAR
)
TYPE Kafka
OPTIONS (
'keyFormat' = 'int',
'valueFormat' = 'json-flat',
'auto.offset.rest' = 'earliest',
'bootstrap.servers' = 'localhost:19092'
);CREATE JOB recommender_job AS SINK INTO recommender_pizzastream SELECTpizzastream.timestamp_ as timestamp_,pizzastream.user_id AS user_id,recommender.extra1 as extra1,recommender.extra2 as extra2,recommender.extra3 as extra3,pizzastream.pizza AS pizza
FROM pizzastream
JOIN recommender
ON recommender.user_id = recommender.user_id 
AND recommender.extra2 = 'Soup';

结论

在这篇文章中，我们解释了如何使用 Redpanda 和 Hazelcast 构建披萨外卖服务。

Redpanda 通过将披萨订单作为高吞吐量流摄取、可靠地存储它们并允许 Hazelcast 以可扩展的方式使用它们来增加价值。一旦食用，Hazelcast 就会利用上下文数据丰富披萨订单（立即向用户推荐开胃菜），并将丰富的数据发送回 Redpanda。

Hazelcast 允许您快速构建资源高效的实时应用程序。您可以以任何规模部署它，从小型边缘设备到大型云实例集群。Hazelcast 节点集群共享数据存储和计算负载，可以动态扩展和缩减。