Apache kafka 卡夫卡流-在丰富流中添加消息频率

从一个流（k，v），我想计算一个流（k，（v，f）），其中f是给定密钥在过去n秒内出现的频率。 如果我使用窗口表格计算频率，请给出一个主题（t1）：

KTable<Windowed<Integer>,Long> t1_velocity_table = t1_stream.groupByKey().windowedBy(TimeWindows.of(n*1000)).count();

KTable t1_velocity_table=t1_stream.groupByKey（）.windowedBy（TimeWindows.of（n*1000））.count（）；

这将提供一个带窗口的表，其中包含每个键的频率

假设我无法使用带窗口的键进行连接，而不是使用上面的表，我将流映射到具有简单键的表：

t1_Stream.groupByKey()
                .windowedBy(TimeWindows.of( n*1000)).count()
                .toStream().map((k,v)->new KeyValue<>(k.key(), Math.toIntExact(v))).to(frequency_topic);
KTable<Integer,Integer> t1_frequency_table = builder.table(frequency_topic);

t1_Stream.groupByKey（）
.windowedBy（TimeWindows.of（n*1000））.count（）
.toStream（）.map（（k，v）->新键值（k.key（），Math.toIntExact（v））.to（频率主题）；
KTable t1_frequency_table=builder.table（frequency_主题）；

如果我现在在流中到达新键时在此表中查找，我如何知道是首先更新此查找表，还是首先发生联接（这将导致在记录中添加过时频率，而不是当前更新的频率）。创建流而不是表，然后进行窗口连接是否更好？ 我想用如下内容查找表：

KStream<Integer,Tuple<Integer,Integer>> t1_enriched = t1_Stream.join(t1_frequency_table, (l,r) -> new Tuple<>(l, r));

KStream t1_experiment=t1_Stream.join（t1_frequency_table，（l，r）->新元组（l，r））；

因此，不是只有一个（k，v）流，而是一个（k，（v，f））流，其中f是键k在最后n秒内的频率

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有没有想过什么是实现这一目标的正确方法？谢谢

对于您共享的特定程序，将首先处理流侧记录。原因是，您通过一个主题传递数据

处理记录时，它将更新聚合结果，该聚合结果将发出一条写入直通主题的更新记录。之后，join操作符将直接处理该记录。只有在之后，一个新的

poll（）

调用才会最终从through主题读取聚合结果，并更新联接的表端

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使用DSL，似乎不可能实现您想要的。但是，您可以编写一个自定义的

转换器

，重新实现流表连接，以提供所需的语义。

我不确定是否可以遵循。你在说什么？还要注意的是，如果您的输入流包含无序数据，通过将窗口键向下剥离为普通键，您将得到不正确的结果…感谢Matthias，更新了更多详细信息。