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教程：使用 Stream analytics 处理用于事件中心的 Apache Kafka 事件

项目
06/01/2023

本文介绍如何将数据流式传输到事件中心，并使用 Azure 流分析对其进行处理。其中包括以下步骤：

创建事件中心命名空间。
创建向事件中心发送消息的 Kafka 客户端。
创建将数据从事件中心复制到 Azure Blob 存储的流分析作业。

使用事件中心公开的 Kafka 终结点时，无需更改协议客户端或运行自己的群集。 Azure 事件中心支持 Apache Kafka 版本 1.0 及更高版本。

先决条件

若要完成本快速入门，请确保符合以下先决条件：

Azure 订阅。如果还没有该订阅，可以在开始前创建一个免费帐户。
Java 开发工具包 (JDK) 1.7+。
下载并安装 Maven 二进制存档。
Git
Azure 存储帐户。如果没有帐户，先创建一个帐户，然后再继续进行操作。本演练中的流分析作业将输出数据存储在 Azure Blob 存储中。

创建事件中心命名空间

当你创建事件中心命名空间时，系统会自动为该命名空间启用 Kafka 终结点。可以从使用 Kafka 协议的应用程序，将事件流式传输到事件中心。按照使用 Azure 门户创建事件中心中的分步说明创建事件中心命名空间。如果使用专用群集，请参阅在专用群集中创建命名空间和事件中心。

注意

基本层不支持适用于 Kafka 的事件中心。

在事件中心内使用 Kafka 发送消息

将用于 Kafka 的 Azure 事件中心存储库克隆到计算机。
导航到文件夹：azure-event-hubs-for-kafka/quickstart/java/producer。

在 src/main/resources/producer.config 中更新生产者的配置详细信息。指定事件中心命名空间的名称和连接字符串。

bootstrap.servers={EVENT HUB NAMESPACE}.servicebus.windows.net:9093
security.protocol=SASL_SSL
sasl.mechanism=PLAIN
sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="$ConnectionString" password="{CONNECTION STRING for EVENT HUB NAMESPACE}";

导航到 azure-event-hubs-for-kafka/quickstart/java/producer/src/main/java/，在所选编辑器中打开 TestDataReporter.java。

为以下代码行添加注释：

            //final ProducerRecord<Long, String> record = new ProducerRecord<Long, String>(TOPIC, time, "Test Data " + i);

添加以下代码行替代注释代码：

            final ProducerRecord<Long, String> record = new ProducerRecord<Long, String>(TOPIC, time, "{ \"eventData\": \"Test Data " + i + "\" }");

此代码以 JSON 格式发送事件数据。配置流分析作业的输入时，指定 JSON 作为输入数据的格式。

运行生产者并将事件流式传输到事件中心。在 Windows 计算机上，使用 Node.js 命令提示符时，先切换到 azure-event-hubs-for-kafka/quickstart/java/producer 文件夹，再运行这些命令。
```
mvn clean package
mvn exec:java -Dexec.mainClass="TestProducer"                                    
```

验证事件中心是否接收了数据

在“实体”下，选择“事件中心”。确认看到名为测试的事件中心。
确认看到消息传入事件中心。

使用流分析作业处理事件数据

在本部分中，创建 Azure 流分析作业。 Kafka 客户端将事件发送到事件中心。创建流分析作业，该作业采用事件数据作为输入，并将其输出到 Azure Blob 存储。如果没有 Azure 存储帐户，请创建一个帐户。

流分析作业中的查询经过数据，而不执行任何分析。可以创建一个查询，该查询转换输入数据，生成不同格式的或带有见解的输出数据。

创建流分析作业

在 Azure 门户中，选择“+ 创建资源”。
在“Azure 市场”菜单中选择“Analytics”，然后选择“流分析作业”。
在“新建流分析”页上执行以下操作：
1. 输入作业的名称。
2. 选择订阅。
3. 为资源组选择“新建”，并输入名称。也可以使用现有资源组。
4. 选择作业的位置。
5. 选择“创建” 来创建作业。

配置作业输入

在通知消息中，选择“转到资源”以查看“流分析作业”页。
选择左侧菜单上作业拓扑部分中的“输入”。
选择“添加流输入”并选择“事件中心”。
在“事件中心输入”配置页上，执行以下操作：
1. 指定输入的别名。
2. 选择 Azure 订阅。
3. 选择之前创建的事件中心命名空间。
4. 选择事件中心的测试。
5. 选择“保存”。

配置作业输出

选择菜单上作业拓扑部分中的“输出”。
选择工具栏上的“+ 添加”，并选择“Blob 存储”
在“Blob 存储输出设置”页上执行以下操作：
1. 指定输出的别名。
2. 选择 Azure 订阅。
3. 选择 Azure 存储帐户。
4. 输入存储流分析查询的输出数据的容器的名称。
5. 选择“保存”。

定义查询

设置用于读取传入数据流的流分析作业以后，下一步是创建一个可分析实时数据的转换。请使用流分析查询语言来定义转换查询。在本演练中，定义经过数据而不执行任何转换的查询。

选择“查询”。
在查询窗口中，将 [YourOutputAlias] 替换为之前创建的输出别名。
将 [YourInputAlias] 替换为之前创建的输入别名。
在工具栏上选择“保存”。

运行流分析作业

选择左侧菜单上的“概览”。
选择“开始”。
在“启动作业”页上选择“启动”。
等待，直到作业状态从“正在启动”更改为“正在运行”。

测试方案

再次运行“Kafka 生产者”，将事件发送到事件中心。

mvn exec:java -Dexec.mainClass="TestProducer"

确认看到在“Azure Blob 存储”中生成“输出数据”。看到容器中具有 100 行的 JSON 文件，类似以下示例行：

{"eventData":"Test Data 0","EventProcessedUtcTime":"2018-08-30T03:27:23.1592910Z","PartitionId":0,"EventEnqueuedUtcTime":"2018-08-30T03:27:22.9220000Z"}
{"eventData":"Test Data 1","EventProcessedUtcTime":"2018-08-30T03:27:23.3936511Z","PartitionId":0,"EventEnqueuedUtcTime":"2018-08-30T03:27:22.9220000Z"}
{"eventData":"Test Data 2","EventProcessedUtcTime":"2018-08-30T03:27:23.3936511Z","PartitionId":0,"EventEnqueuedUtcTime":"2018-08-30T03:27:22.9220000Z"}

在此方案中，Azure 流分析作业接收来自事件中心的输入数据，并将其存储在 Azure Blob 存储中。

后续步骤

本文介绍了如何在不更改协议客户端或运行自己的群集的情况下，将事件流式传输到事件中心。若要详细了解用于 Apache Kafka 的事件中心，请参阅适用于 Azure 事件中心的 Apache Kafka 开发人员指南。

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