是的,可以使用KafkaIO.read为单个管道的两个不同集群指定Kafka引导服务器。KafkaIO.read是Apache Beam中用于从Kafka主题读取数据的函数。它可以通过设置KafkaIO.read的withBootstrapServers方法来指定Kafka引导服务器的地址。
在指定两个不同集群的情况下,可以将两个不同的引导服务器地址传递给withBootstrapServers方法。这样,KafkaIO.read将从两个不同的集群中读取数据,并将其合并为单个管道。
以下是一个示例代码片段,展示了如何使用KafkaIO.read为两个不同集群指定Kafka引导服务器:
Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
// 为第一个集群设置Kafka引导服务器
String bootstrapServers1 = "kafka1.example.com:9092,kafka2.example.com:9092";
PCollection<String> dataFromCluster1 = pipeline.apply(KafkaIO.<String, String>read()
.withBootstrapServers(bootstrapServers1)
.withTopic("topic1")
.withKeyDeserializer(StringDeserializer.class)
.withValueDeserializer(StringDeserializer.class)
.withoutMetadata());
// 为第二个集群设置Kafka引导服务器
String bootstrapServers2 = "kafka3.example.com:9092,kafka4.example.com:9092";
PCollection<String> dataFromCluster2 = pipeline.apply(KafkaIO.<String, String>read()
.withBootstrapServers(bootstrapServers2)
.withTopic("topic2")
.withKeyDeserializer(StringDeserializer.class)
.withValueDeserializer(StringDeserializer.class)
.withoutMetadata());
// 将两个集群的数据合并为单个管道
PCollection<String> mergedData = PCollectionList.of(dataFromCluster1).and(dataFromCluster2)
.apply(Flatten.pCollections());
// 对合并的数据进行处理
mergedData.apply(ParDo.of(new MyDoFn()));
pipeline.run();
在这个示例中,我们分别为两个集群设置了不同的Kafka引导服务器地址,并使用KafkaIO.read从每个集群的不同主题读取数据。然后,使用Flatten.pCollections将两个PCollection合并为单个PCollection,以便进行后续的处理。
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