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在 Linux 下使用 C++ 进行数据智能流处理,你可以遵循以下步骤:
首先,确保你已经安装了以下库和工具:
创建一个新的目录作为项目文件夹,并在其中创建一个名为 CMakeLists.txt
的文件。这个文件将包含项目的构建配置。
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(SmartStreamProcessing)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
# 添加 Boost 库
find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS system filesystem regex)
include_directories(${Boost_INCLUDE_DIRS})
# 添加源文件
add_executable(SmartStreamProcessing main.cpp)
# 链接库
target_link_libraries(SmartStreamProcessing ${Boost_LIBRARIES})
在项目文件夹中创建一个名为 main.cpp
的文件,并编写以下代码:
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <boost/asio.hpp>
#include <boost/bind.hpp>
#include <boost/regex.hpp>
#include <boost/thread.hpp>
#include <kafka/client.h>
using namespace std;
using namespace boost;
using namespace kafka;
// Kafka 消费者回调函数
void consume_callback(const string& topic, const string& message) {
// 使用正则表达式解析消息
boost::regex pattern("([a-zA-Z0-9]+):([0-9]+)");
boost::smatch match;
if (boost::regex_search(message, match, pattern)) {
cout << "Key: " << match[1] << ", Value: " << match[2] << endl;
} else {
cout << "Invalid message format" << endl;
}
}
int main() {
try {
// 初始化 Kafka 消费者
Client client("localhost:9092", "my_consumer_group");
consumer<string, string> consumer(client);
consumer.subscribe({topic});
// 设置异步消费
consumer.set_callback(bind(&consume_callback, _1, _2));
consumer.start();
// 等待线程结束
boost::thread_joinable(consumer);
boost::thread(consumer).detach();
} catch (const exception& e) {
cerr << "Error: " << e.what() << endl;
return 1;
}
return 0;
}
这个示例代码展示了如何使用 Boost 和 Kafka 库创建一个简单的 C++ 数据流处理程序。程序从 Kafka 主题中消费消息,并使用正则表达式解析消息内容。
在项目文件夹中打开终端,运行以下命令以编译项目:
mkdir build
cd build
cmake ..
make
编译完成后,运行生成的可执行文件:
./SmartStreamProcessing
现在,你的 C++ 数据智能流处理程序已经在 Linux 下运行了。你可以根据需要修改代码以满足你的实际需求。
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