ストリーム処理技術(shù)はビッグデータ処理に使用されます。ストリーム処理は、データストリームをリアルタイムに処理する技術(shù)です。 C++ では、Apache Kafka をストリーム処理に使用できます。ストリーム処理は、リアルタイムのデータ処理、スケーラビリティ、およびフォールト トレランスを提供します。この例では、Apache Kafka を使用して Kafka トピックからデータを読み取り、平均を計(jì)算します。

C++ テクノロジでのビッグ データ処理: ストリーム処理テクノロジを使用したビッグ データ ストリームの処理

ストリーム処理は、無(wú)制限のデータ ストリームを処理するテクノロジであり、開(kāi)発者は生成されたデータを即座に処理および分析できます。 C++ では、Apache Kafka などのストリーム処理フレームワークを使用してこの機(jī)能を?qū)g現(xiàn)できます。

ストリーム処理フレームワークの利點(diǎn)

• リアルタイムデータ処理: ストレージやバッチ処理を行わずにデータを即座に処理します
• スケーラビリティ: 大規(guī)模なデータストリームを処理するために簡(jiǎn)単に拡張できます
• フォールトトレランス: データが失われないことを保証します

実踐的なケース: Apache Kafka を使用したスト??リーム処理

Apache Kafka を使用して、Kafka トピックからデータを読み取り、データ ストリーム內(nèi)の平均値を計(jì)算する C++ ストリーム処理アプリケーションを作成してみましょう。

// 頭文件
#include <kafka/apache_kafka.h>
#include <thread>
#include <atomic>

// 定義原子平均值計(jì)數(shù)器
std::atomic<double> avg_count(0.0);

// 流處理消費(fèi)者線程
void consume_thread(const std::string& topic, rd_kafka_t* rk) {
  // 創(chuàng)建消費(fèi)者組
  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) {
    // 訂閱主題
    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;
    }

    // 提取并處理數(shù)據(jù)
    if (message) {
      // 提取值
      const char* message_str = static_cast<const char*>(message->payload);
      int value = std::atoi(message_str);

      // 更新原子平均值計(jì)數(shù)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 實(shí)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 實(shí)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;
  }

  // 創(chuàng)建流處理消費(fèi)者線程
  std::thread consumer_thr(consume_thread, "test-topic", rk);

  // 等待消費(fèi)者線程
  consumer_thr.join();

  // 銷毀 Kafka 實(shí)例
  rd_kafka_destroy(rk);

  return 0;
}

このコードを?qū)g行すると、Kafka トピック「test-topic」からデータを読み取り、1 秒あたりの平均を計(jì)算するストリーム処理アプリケーションが作成されます。

以上がC++ テクノロジでのビッグ データ処理: ストリーム処理テクノロジを使用してビッグ データ ストリームを処理するにはどうすればよいですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。