想要找一种小型流处理框架，有和flink一样的流处理功能，但又不想搭建hadoop环境，规模还没到那个级别，各位有没有什么好的推荐？
【以下回答由 GPT 生成】
答案：
对于小规模数据流处理的Java框架，你可以考虑使用Apache Kafka Streams。
Apache Kafka Streams是一个轻量级的实时流处理框架，基于Apache Kafka构建。它可以轻松地处理和分析流式数据，并提供了类似于Flink的流处理功能。
以下是使用Apache Kafka Streams的解决方案：
首先，你需要安装Apache Kafka。你可以从官方网站上下载并安装Apache Kafka。安装完成后，你需要启动Kafka集群。
然后，你需要创建一个Kafka主题(topic)来存储你的流数据。你可以使用Kafka的命令行工具kafka-topics.sh来创建主题。
接下来，你需要编写Java代码来处理你的流数据。你可以使用Kafka的Java客户端来编写应用程序。首先，你需要创建一个消费者(consumer)来订阅你的流数据主题，然后使用Kafka Streams API来进行数据处理和分析。你可以定义一系列的转换操作，例如过滤、映射、聚合等。最后，你可以将处理后的数据发送到一个新的主题或者输出到外部系统。
下面是一个简单的示例代码来展示如何使用Kafka Streams实现一个Word Count应用程序：
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.KeyValue;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStreamBuilder;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Produced;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class WordCountApplication {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "word-count-application");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
KStreamBuilder builder = new KStreamBuilder();
KStream<String, String> textLines = builder.stream("input-topic");
KStream<String, Long> wordCounts = textLines
.flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+")))
.map((key, word) -> new KeyValue<>(word, word))
.groupByKey()
.count("counts")
.toStream();
wordCounts.to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder, props);
streams.start();
}
}
上述代码中，我们首先创建了一个KafkaStreams实例，并传递了KStreamBuilder和配置参数。然后，我们定义了一个流数据的输入主题(input-topic)，并使用flatMapValues和map操作将每一行文本切割成单词，最后使用groupByKey和count进行计数，并将结果发送到输出主题(output-topic)。
最后，你可以使用maven或者其他构建工具来构建并运行你的应用程序。
希望这个解决方案对你有帮助！如果你有任何问题，请随时问我。
【相关推荐】