Apache kafka Kafka streaming to Ignite是否在事务模式下运行？

我在ApacheIgnite中有一个分布式数据库，还有一个ApacheKafka流式服务，将数据流传输到Ignite集群。卡夫卡拖缆的工作原理如下

创建ignite节点以查找群集

在群集中启动kafka streamer singleton作为服务

关闭点火节点

Ignite群集处于事务模式，但我不确定这是保证ACID还是仅启用ACID。这个点燃的流媒体服务会被认为是酸性的吗

以下是卡夫卡拖缆的代码：

public class IgniteKafkaStreamerService implements Service {

private static final long serialVersionUID = 1L;

@IgniteInstanceResource
private Ignite ignite;
private KafkaStreamer<String, JSONObject> kafkaStreamer = new KafkaStreamer<>();
private IgniteLogger logger;

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    TcpDiscoverySpi spi = new TcpDiscoverySpi();

    TcpDiscoveryMulticastIpFinder ipFinder = new TcpDiscoveryMulticastIpFinder();

    // Set Multicast group.
    //ipFinder.setMulticastGroup("228.10.10.157");

    // Set initial IP addresses.
    // Note that you can optionally specify a port or a port range.
    ipFinder.setAddresses(Arrays.asList("127.0.0.1:47500..47509"));

    spi.setIpFinder(ipFinder);

    IgniteConfiguration cfg = new IgniteConfiguration();

    // Override default discovery SPI.
    cfg.setDiscoverySpi(spi);
    Ignite ignite = Ignition.getOrStart(cfg);

    // Deploy data streamer service on the server nodes.
    ClusterGroup forServers = ignite.cluster().forServers();
    IgniteKafkaStreamerService streamer = new IgniteKafkaStreamerService();
    ignite.services(forServers).deployClusterSingleton("KafkaService", streamer);
    ignite.close();
}


@Override
public void init(ServiceContext ctx) {
    logger = ignite.log();
    IgniteDataStreamer<String, JSONObject> stmr = ignite.dataStreamer("my_cache");
    stmr.allowOverwrite(true);
    stmr.autoFlushFrequency(1000);
    List<String> topics = new ArrayList<>();
    topics.add(0,"IoTData");

    kafkaStreamer.setIgnite(ignite);
    kafkaStreamer.setStreamer(stmr);
    kafkaStreamer.setThreads(4);
    kafkaStreamer.setTopic(topics);
    Properties props = new Properties();
    props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "NiFi-consumer");
    props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.1.242:9092");
    props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
    props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
    props.put("group.id", "hello");
    kafkaStreamer.setConsumerConfig(props);
    kafkaStreamer.setSingleTupleExtractor(msg -> {
        JSONObject jsonObj = new JSONObject(msg.value().toString());
        String key = jsonObj.getString("id") + "," + new Date(msg.timestamp());
        JSONObject value = jsonObj.accumulate("date", new Date(msg.timestamp()));

        return new AbstractMap.SimpleEntry<>(key, value);

    });
}

@Override
public void execute(ServiceContext ctx) {
    kafkaStreamer.start();
    logger.info("KafkaStreamer started.");
}

@Override
public void cancel(ServiceContext ctx) {
    kafkaStreamer.stop();
    logger.info("KafkaStreamer stopped.");
}

}

kafkastreamerservice公共类实现服务{
私有静态最终长serialVersionUID=1L；
@点火源
私人点火；
私有KafkaStreamer KafkaStreamer=新KafkaStreamer（）；
私人记录器；
公共静态void main（字符串[]args）引发InterruptedException{
TcpDiscoverySpi spi=新的TcpDiscoverySpi（）；
TcpDiscoveryMulticastIpFinder ipFinder=新的TcpDiscoveryMulticastIpFinder（）；
//设置多播组。
//ipFinder.setMulticastGroup（“228.10.10.157”）；
//设置初始IP地址。
//请注意，您可以选择指定端口或端口范围。
ipFinder.setAddresses（Arrays.asList（“127.0.0.1:47500..47509”）；
spi.setIpFinder（ipFinder）；
IgniteConfiguration cfg=新IgniteConfiguration（）；
//覆盖默认的发现SPI。
cfg.setDiscoverySpi（spi）；
Ignite Ignite=点火.getOrStart（cfg）；
//在服务器节点上部署数据流服务。
ClusterGroup forServers=ignite.cluster（）.forServers（）；
IgniteKafCastreamerService拖缆=新的IgniteKafCastreamerService（）；
服务（用于服务器）.deployClusterSingleton（“KafkaService”，streamer）；
点燃。关闭（）；
}
@凌驾
公共void init（ServiceContext ctx）{
logger=ignite.log（）；
IgniteDataStreamer stmr=ignite.dataStreamer（“我的缓存”）；
stmr.allowOverwrite（真）；
自动冲洗频率（1000）；
列表主题=新建ArrayList（）；
添加（0，“物联网数据”）；
kafkaStreamer.setIgnite（点火）；
卡夫卡斯特雷默.塞斯特雷默（stmr）；
卡夫卡斯特雷默（4）；
kafkaStreamer.setTopic（主题）；
Properties props=新属性（）；
props.put（StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG，“NiFi消费者”）；
put（StreamsConfig.BOOTSTRAP\u SERVERS\u CONFIG，“192.168.1.242:9092”）；
put（“key.deserializer”，StringDeserializer.class.getName（））；
put（“value.deserializer”，StringDeserializer.class.getName（））；
props.put（“group.id”、“hello”）；
kafkaStreamer.setConsumerConfig（道具）；
kafkaStreamer.setSingleTupleExtractor（消息->{
JSONObject jsonObj=新的JSONObject（msg.value（）.toString（））；
String key=jsonObj.getString（“id”）+，“+新日期（msg.timestamp（））；
JSONObject value=jsonObj.acculate（“日期”，新日期（msg.timestamp（））；
返回新的AbstractMap.SimpleEntry（键，值）；
});
}
@凌驾
公共作废执行（ServiceContext ctx）{
kafkaStreamer.start（）；
info（“KafkaStreamer已启动”）；
}
@凌驾
公共作废取消（ServiceContext ctx）{
kafkaStreamer.stop（）；
logger.info（“KafkaStreamer停止”）；
}
}

KafkaStreamer

在引擎盖下使用

IgniteDataStreamer

实现

IgniteDataStreamer

本质上不是事务性的，因此没有任何事务性保证。

KafkaStreamer

在引擎盖下使用

IgniteDataStreamer

实现

IgniteDataStreamer

本质上不是事务性的，因此没有任何事务性保证