Eine einfache Stream-Anwendung erstellen
Entwickeln Sie eine einfache Spring-Boot-Anwendung, die Kafka Streams nutzt, um Events in Echtzeit zu verarbeiten und umzuwandeln.
Eine einfache Stream-Anwendung erstellen ist eine kostenlose Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 3 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.
Your First Stream App
Welcome! In this lesson, we'll build a basic Spring Boot application that uses Kafka Streams to process events in real-time.
Our goal is simple: read messages from one Kafka topic, transform them, and write the results to another topic.
Spring Boot Project Setup
To begin, create a new Spring Boot project using Spring Initializr (start.spring.io).
Make sure to include these dependencies:
- Spring Web (for a web context, though not strictly needed for streams)
- Spring for Apache Kafka
- Kafka Streams
Essential Stream Properties
Kafka Streams applications need some core properties to function. These are typically set in your application.properties or as a @Bean.
Key properties include:
application.id: A unique ID for your stream application.bootstrap.servers: The Kafka broker addresses.default.key.serde: Serializer/Deserializer for message keys.default.value.serde: Serializer/Deserializer for message values.
Activating Stream Processing
For Spring Boot to recognize and manage your Kafka Streams application, you need to annotate your main application class with @EnableKafkaStreams.
This annotation tells Spring to look for stream topology definitions and manage their lifecycle.
package com.coddykit.kafka.streams;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafkaStreams;
@SpringBootApplication
@EnableKafkaStreams // This enables Kafka Streams
public class SimpleStreamApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SimpleStreamApplication.class, args);
}
}Kafka Streams Configuration Bean
You can define a @Bean of type KafkaStreamsConfiguration to configure your stream application. This is often preferred over application.properties for more complex setups.
Here, we set essential properties like the application ID and Kafka broker address:
package com.coddykit.kafka.streams;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaStreamsDefaultConfiguration;
import org.springframework.kafka.config.KafkaStreamsConfiguration;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import static org.apache.kafka.streams.StreamsConfig.*;
@Configuration
public class KafkaStreamsConfig {
@Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)
public KafkaStreamsConfiguration kStreamsConfigs() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(APPLICATION_ID_CONFIG, "my-uppercase-app");
props.put(BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
props.put(DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
return new KafkaStreamsConfiguration(props);
}
}Building Your Stream Topology
The StreamsBuilder is your primary tool for defining the processing logic, or 'topology', of your Kafka Streams application.
Spring automatically injects an instance of StreamsBuilder into any @Bean method that defines your stream topology.
Defining the Stream Source
To start processing, you need to define where your stream gets its data. This is done by creating a KStream from an input topic.
The stream() method of StreamsBuilder does exactly this:
KStream<String, String> stream = kStreamBuilder.stream("input-topic");Here, we're reading messages with String keys and String values from input-topic.
Transforming and Sending Data
Once you have a KStream, you can apply various transformations. For our simple app, we'll convert message values to uppercase using mapValues().
Finally, we'll send the transformed messages to an output-topic using the to() method. Try running this example!
package com.coddykit.kafka.streams;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafkaStreams;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaStreamsDefaultConfiguration;
import org.springframework.kafka.config.KafkaStreamsConfiguration;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import static org.apache.kafka.streams.StreamsConfig.*;
@SpringBootApplication
@EnableKafkaStreams
public class SimpleStreamApplication {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Starting SimpleStreamApplication...");
SpringApplication.run(SimpleStreamApplication.class, args);
}
@Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)
public KafkaStreamsConfiguration kStreamsConfigs() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(APPLICATION_ID_CONFIG, "uppercase-stream-app");
props.put(BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
props.put(DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
return new KafkaStreamsConfiguration(props);
}
@Bean
public KStream<String, String> kStream(StreamsBuilder kStreamBuilder) {
KStream<String, String> stream = kStreamBuilder.stream("input-topic");
stream.mapValues(String::toUpperCase)
.to("output-topic");
System.out.println("Kafka Stream 'uppercase-stream-app' topology built!");
return stream;
}
}Testing Your Stream App
To see your application in action:
- Ensure a Kafka broker is running (e.g., via Docker).
- Run this Spring Boot application.
- Use a Kafka console producer to send messages to
input-topic. - Use a Kafka console consumer to read messages from
output-topicand observe the uppercase transformation.
Stream Concepts Quick Check
Which of the following is the primary purpose of the application.id configuration in a Kafka Streams application?
Recap: Building Stream Apps
Great job! You've learned how to build a basic Kafka Streams application with Spring Boot:
- Configured essential Kafka Streams properties.
- Used
@EnableKafkaStreamsto activate stream processing. - Defined a stream topology using
StreamsBuilder, including reading from a source topic, applying transformations, and writing to a sink topic.
This foundation will help you build more complex real-time data processing pipelines!
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Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Eine einfache Stream-Anwendung erstellen“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Eine einfache Stream-Anwendung erstellen“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Eine einfache Stream-Anwendung erstellen“?
Entwickeln Sie eine einfache Spring-Boot-Anwendung, die Kafka Streams nutzt, um Events in Echtzeit zu verarbeiten und umzuwandeln. Du übst Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 3 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Eine einfache Stream-Anwendung erstellen“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Einführung in Kafka Streams
- Stream-Verarbeitung mit KStream und KTable
- Eine einfache Stream-Anwendung erstellen
- Windowing und zustandsbehaftete Aggregationen in Kafka Streams