リアルタイムアプリケーション(Twitter)

リアルタイムアプリケーションを分析して、最新のTwitterフィードとそのハッシュタグを取得しましょう。以前、StormとSparkのKafkaとの統合を見てきました。どちらのシナリオでも、Kafkaエコシステムにメッセージを送信するために(cliを使用して)Kafkaプロデューサーを作成しました。次に、ストームとスパークの統合は、Kafkaコンシューマーを使用してメッセージを読み取り、ストームとスパークのエコシステムにそれぞれ注入します。したがって、実際には、Kafkaプロデューサーを作成する必要があります。

  • 「TwitterストリーミングAPI」を使用してTwitterフィードを読みます。
  • フィードを処理し、
  • ハッシュタグを抽出し、
  • カフカに送ってください。

いったんハッシュタグはカフカによって受信され、ストーム/スパーク統合は、インフォア-mationを受け取り、ストーム/スパークエコシステムに送信します。

TwitterストリーミングAPI

「TwitterストリーミングAPI」には、どのプログラミング言語でもアクセスできます。「twitter4j」はオープンソースの非公式Javaライブラリであり、「TwitterストリーミングAPI」に簡単にアクセスするためのJavaベースのモジュールを提供します。「twitter4j」は、ツイートにアクセスするためのリスナーベースのフレームワークを提供します。「TwitterストリーミングAPI」にアクセスするには、Twitter開発者アカウントにサインインする必要があり、次のものを取得する必要がありますOAuth 認証の詳細。

  • Customerkey
  • CustomerSecret
  • AccessToken
  • AccessTookenSecret

開発者アカウントが作成されたら、「twitter4j」jarファイルをダウンロードして、Javaクラスパスに配置します。

完全なTwitterKafkaプロデューサーコーディング(KafkaTwitterProducer.java)を以下に示します-

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<Status> queue = new LinkedBlockingQueue<Sta-tus>(1000);
      
      if(args.length < 5){
         System.out.println(
            "Usage: KafkaTwitterProducer <twitter-consumer-key>
            <twitter-consumer-secret> <twitter-access-token>
            <twitter-access-token-secret>
            <topic-name> <twitter-search-keywords>");
         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<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(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<String, String>(
                  top-icName, Integer.toString(j++), hashtage.getText()));
            }
         }
      }
      producer.close();
      Thread.sleep(5000);
      twitterStream.shutdown();
   }
}

コンパイル

次のコマンドを使用してアプリケーションをコンパイルします-

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

実行

2つのコンソールを開きます。以下に示すように、上記のコンパイル済みアプリケーションを1つのコンソールで実行します。

java -cp “/path/to/kafka/libs/*”:”/path/to/twitter4j/lib/*”:
. KafkaTwitterProducer <twitter-consumer-key>
<twitter-consumer-secret>
<twitter-access-token>
<twitter-ac-cess-token-secret>
my-first-topic food

前の章で説明したSpark / Stormアプリケーションのいずれかを別のウィンドウで実行します。注意すべき主な点は、使用されるトピックはどちらの場合も同じでなければならないということです。ここでは、トピック名として「my-first-topic」を使用しています。

出力

このアプリケーションの出力は、キーワードとTwitterの現在のフィードによって異なります。サンプル出力を以下に示します(ストーム統合)。

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