Question

我在kafka主题中有delta个数字流，需要以特殊方式进行汇总，即：

aggregate[0] = 0
aggregate[N] = aggregate[N-1] * (N - 1) / N + delta[N - 1] / N

（确切的公式无关紧要，但是请注意对aggregate中前一个元素的依赖）

基本上，我需要同时订阅两个kafka主题，同时我同时推进两个主题：当我读到delta主题中的项目时，我需要从中读取相应的项目也使用aggregate主题，然后在aggregate主题中的下一项被消耗之前，将结果写到delta主题中。

这在卡夫卡有可能吗？聪明的ksql可以帮忙吗？

Answer 1

我想知道我的伪代码是否可以提供帮助。假设有两个主题，“增量”和“聚合”。并且两个主题的分区均为1以简化情况（以便我们获得全局顺序）

# this is just pseudocode to show my thoughts
def demo():
    delta_consumer = Consumer("delta")
    aggregate_consumer = Consumer("aggregate")
    aggregate_producer = Producer("aggregate")

    is_pre_aggregate_result_exists = aggregate_consumer.get_offset() != 0 # check whether it's first running 
    for delta_data in delta_consumer.poll():
        if not is_pre_aggregate_result_exists:
            last_aggregate_result = 0
        else:
            last_aggregate_result = aggregate_consumer.get_last_record()
        new_aggregate_result = user_define_function(delta_data, last_aggregate_result)
        aggregate_producer.producer(new_aggregate_result)
        is_pre_aggregate_result_exists = True

同时，我想kafka + structurd-steaming可以解决您的问题，因为您的问题的内部需求是在流表上获取aggregate_result，然后将结果输出到kafka主题，其中kafka + structured-steraming是一个完美的解决方案

kafka增量聚合

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