实时应用(Twitter)

让我们分析一个实时应用程序以获取最新的 Twitter 提要及其标签。 早些时候，我们已经看到了 Storm 和 Spark 与 Kafka 的集成。 在这两种情况下，我们都创建了一个 Kafka Producer（使用 cli）来向 Kafka 生态系统发送消息。 然后，storm 和 spark 集成使用 Kafka 消费者读取消息，并将其分别注入到 Storm 和 Spark 生态系统中。 所以，实际上我们需要创建一个 Kafka Producer，它应该 −

• Read the twitter feeds using “Twitter Streaming API”,
• Process the feeds,
• Extract the HashTags and
• Send it to Kafka.

一旦 Kafka 接收到 HashTags，Storm / Spark 集成接收信息并将其发送到 Storm / Spark 生态系统。

Twitter Streaming API

"Twitter Streaming API" 可以用任何编程语言访问。 "twitter4j" 是一个开源的、非官方的 Java 库，它提供了一个基于 Java 的模块来轻松访问 "Twitter Streaming API"。 "twitter4j"提供了一个基于监听器的框架来访问推文。 要访问 "Twitter Streaming API"，我们需要登录 Twitter 开发者帐户，并且应该获得以下 OAuth 身份验证详细信息。

• Customerkey
• CustomerSecret
• AccessToken
• AccessTookenSecret

创建开发者帐户后，下载 "twitter4j" jar 文件并将其放在 java 类路径中。

下面列出了完整的 Twitter Kafka 生产者编码 (KafkaTwitterProducer.java) −

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

import twitter4j.*;
import twitter4j.conf.*;

import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

public class KafkaTwitterProducer {
   public static void main(String[] args) throws Exception {
      LinkedBlockingQueue<Status> queue = new LinkedBlockingQueue<Sta-tus>(1000);
      
      if(args.length < 5){
         System.out.println(
            "Usage: KafkaTwitterProducer <twitter-consumer-key>
            <twitter-consumer-secret> <twitter-access-token>
            <twitter-access-token-secret>
            <topic-name> <twitter-search-keywords>");
         return;
      }
      
      String consumerKey = args[0].toString();
      String consumerSecret = args[1].toString();
      String accessToken = args[2].toString();
      String accessTokenSecret = args[3].toString();
      String topicName = args[4].toString();
      String[] arguments = args.clone();
      String[] keyWords = Arrays.copyOfRange(arguments, 5, arguments.length);

      ConfigurationBuilder cb = new ConfigurationBuilder();
      cb.setDebugEnabled(true)
         .setOAuthConsumerKey(consumerKey)
         .setOAuthConsumerSecret(consumerSecret)
         .setOAuthAccessToken(accessToken)
         .setOAuthAccessTokenSecret(accessTokenSecret);

      TwitterStream twitterStream = new TwitterStreamFactory(cb.build()).get-Instance();
      StatusListener listener = new StatusListener() {
        
         @Override
         public void onStatus(Status status) {      
            queue.offer(status);

            // System.out.println("@" + status.getUser().getScreenName() 
               + " - " + status.getText());
            // System.out.println("@" + status.getUser().getScreen-Name());

            /*for(URLEntity urle : status.getURLEntities()) {
               System.out.println(urle.getDisplayURL());
            }*/

            /*for(HashtagEntity hashtage : status.getHashtagEntities()) {
               System.out.println(hashtage.getText());
            }*/
         }
         
         @Override
         public void onDeletionNotice(StatusDeletionNotice statusDeletion-Notice) {
            // System.out.println("Got a status deletion notice id:" 
               + statusDeletionNotice.getStatusId());
         }
         
         @Override
         public void onTrackLimitationNotice(int numberOfLimitedStatuses) {
            // System.out.println("Got track limitation notice:" + 
               num-berOfLimitedStatuses);
         }

         @Override
         public void onScrubGeo(long userId, long upToStatusId) {
            // System.out.println("Got scrub_geo event userId:" + userId + 
            "upToStatusId:" + upToStatusId);
         }      
         
         @Override
         public void onStallWarning(StallWarning warning) {
            // System.out.println("Got stall warning:" + warning);
         }
         
         @Override
         public void onException(Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
         }
      };
      twitterStream.addListener(listener);
      
      FilterQuery query = new FilterQuery().track(keyWords);
      twitterStream.filter(query);

      Thread.sleep(5000);
      
      //Add Kafka producer config settings
      Properties props = new Properties();
      props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
      props.put("acks", "all");
      props.put("retries", 0);
      props.put("batch.size", 16384);
      props.put("linger.ms", 1);
      props.put("buffer.memory", 33554432);
      
      props.put("key.serializer", 
         "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringSerializer");
      props.put("value.serializer", 
         "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringSerializer");
      
      Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
      int i = 0;
      int j = 0;
      
      while(i < 10) {
         Status ret = queue.poll();
         
         if (ret == null) {
            Thread.sleep(100);
            i++;
         }else {
            for(HashtagEntity hashtage : ret.getHashtagEntities()) {
               System.out.println("Hashtag: " + hashtage.getText());
               producer.send(new ProducerRecord<String, String>(
                  top-icName, Integer.toString(j++), hashtage.getText()));
            }
         }
      }
      producer.close();
      Thread.sleep(5000);
      twitterStream.shutdown();
   }
}

编译

使用以下命令编译应用程序 −

javac -cp “/path/to/kafka/libs/*”:”/path/to/twitter4j/lib/*”:. KafkaTwitterProducer.java

执行

打开两个控制台。 在一个控制台中运行上面编译的应用程序，如下所示。

java -cp “/path/to/kafka/libs/*”:”/path/to/twitter4j/lib/*”:
. KafkaTwitterProducer <twitter-consumer-key>
<twitter-consumer-secret>
<twitter-access-token>
<twitter-ac-cess-token-secret>
my-first-topic food

在另一个窗口中运行上一章中解释的任何一个 Spark/Storm 应用程序。 需要注意的要点是在两种情况下使用的主题应该相同。 在这里，我们使用 "my-first-topic" 作为主题名称。

输出

此应用程序的输出将取决于关键字和 twitter 的当前提要。 下面指定了一个示例输出（风暴集成）。

. . .
food : 1
foodie : 2
burger : 1
. . .