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📜  实时应用程序(Twitter)

📅  最后修改于: 2020-12-03 03:00:35             🧑  作者: Mango

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。之前，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)以将消息发送到Kafka生态系统。然后，风暴和火花集成使用Kafka使用者读取消息，并将其分别注入风暴和火花生态系统。因此，实际上我们需要创建一个Kafka生产者，该生产者应-

  • 使用“ Twitter Streaming API”阅读Twitter提要，
  • 处理提要，
  • 提取HashTag和
  • 将其发送给Kafka。

一旦Kafka收到了HashTag ，Storm / Spark集成就会接收该信息并将其发送到Storm / Spark生态系统。

Twitter流媒体API

可以使用任何编程语言来访问“ Twitter流API”。 “ twitter4j”是一个开源的非官方Java库，它提供了一个基于Java的模块，可以轻松访问“ Twitter Streaming API”。 “ twitter4j”提供了一个基于侦听器的框架来访问推文。要访问“ Twitter流API”，我们需要登录Twitter开发人员帐户，并应获得以下OAuth身份验证详细信息。

  • 客户键
  • 客户秘密
  • AccessToken
  • AccessTookenSecret

创建开发人员帐户后，下载“ twitter4j” jar文件并将其放置在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 queue = new LinkedBlockingQueue(1000);
      
      if(args.length < 5){
         System.out.println(
            "Usage: KafkaTwitterProducer 
             
            
             ");
         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 producer = new KafkaProducer(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(
                  top-icName, Integer.toString(j++), hashtage.getText()));
            }
         }
      }
      producer.close();
      Thread.sleep(5000);
      twitterStream.shutdown();
   }
}

汇编

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。如下所示在一个控制台中运行上面编译的应用程序。

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



my-first-topic food

在另一个窗口中运行上一章中说明的任何一个Spark / Storm应用程序。需要注意的主要一点是，两种情况下使用的主题都应该相同。在这里，我们使用“ my-first-topic”作为主题名称。

输出

该应用程序的输出将取决于关键字和Twitter的当前供稿。下面指定了样本输出(风暴整合)。

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