如何运行与Apache Kafka和MQTT代理演示？

如何运行与Apache Kafka和MQTT代理演示？

这篇文章的重点是在前提部署。我用KSQL UDF创建了一个用于传感器分析的Github项目。它利用KSQL的新API特性轻松地使用Java构建UDF / UDAF函数，对传入事件进行连续流处理。

用例：联网汽车——使用深度学习的实时流媒体分析

连续处理来自连接设备（本例中的汽车传感器）的数百万个事件：

模型服务可以通过模型服务器或原生嵌入到流处理应用程序中来完成。查看模型部署中RPC与流处理的权衡和“TensorFlow + gRPC + Kafka流”示例。

演示：使用MQTT、Kafka和KSQL在边缘进行模型推断

Github项目生成汽车传感器数据，通过Confluent MQTT代理将其转发到Kafka集群进行KSQL处理和实时分析。

这个项目主要是通过MQTT将数据输入Kafka，通过KSQL对数据进行处理：

如果你想看这个故事的其他部分（与像Elasticsearch / Grafana这样的sink应用的集成），请看看Github项目“KSQL流物联网数据”。通过Kafka Connect和Elastic connector实现了与ElasticSearch和Grafana的集成。

KSQL UDF 源代码

开发udf非常容易。只需在一个UDF类中实现一个Java方法：

如何运行与Apache Kafka和MQTT代理演示？

在Github项目中描述了执行演示的所有步骤。

您只需要安装Confluent Platform，然后按照以下步骤部署UDF、创建MQTT事件并通过利用分析模型的KSQL处理它们。

我使用mosquito to生成MQTT消息。当然，您也可以使用任何其他MQTT客户机。这就是开放和标准化协议的最大好处。 责任编辑:pj

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