Apache kafka K表值字段上的Kafka流分组

我有一个用例，我的KTable是这样的

KTable：订单表

键：值

{123}:{id1,12}

{124}:{id2,10}

{125}:{id1,5}

{126}:{id2,11}

KTable：

orderByIdTable

=>

此表将位于groupBy Value

字段上，并且计数列值的和将为
id1=（12+5）
，
id2=（10+11）

键：值

{id1}:{17}

{id2}:{21}

         final KTable<String, Order> orderTable = builder.table("order-topic");
         Don't know how to do this further.....
         final KTable<String,Long> orderByIdTable = ?

final KTable orderTable=builder.table（“订单主题”）；
不知道如何进一步做到这一点。。。。。
最终KTable orderByIdTable=？
下面是一个代码示例（仅使用Java基元类型，这使我能够更快地组合起来），它演示了如何重新设置密钥，即重新划分KTable，从而生成新的KTable。您应该能够轻松地将其调整为将
KTable
转换为
KTable
的示例

就个人而言，我会为您的用例选择变体2

下面的例子未完全测试，可能是墓碑记录（具有非null键但具有null值的消息，指示应从表中删除该键）未正确处理

final StreamsBuilder builder=new StreamsBuilder（）；
final KTable table=builder.table（inputTopic，consumered.with（Serdes.Integer（），Serdes.String（））；
//变式1(https://docs.confluent.io/current/streams/faq.html#option-1-write-kstream-to-ak-read-back-as-ktable）
//在这里，我们重新设置KTable的键，将结果写入一个新主题，然后将该主题重新读取到一个新的KTable中。
桌子
.toStream（）
.map（（键，值）->KeyValue.pair（值，键））
.to（outputOPIc1，producted.with（Serdes.String（），Serdes.Integer（））；
K表更新表1=
table（outputTopic1，consumered.with（Serdes.String（），Serdes.Integer（））；
//变式2(https://docs.confluent.io/current/streams/faq.html#option-2-perform-a-dummy-aggregation）
//在这里，我们对KTable重新设置密钥（生成KGroupedTable），然后执行虚拟聚合以打开
//将KGroupedTable转换为KTable。
最终K表重新设置表2=
桌子
.群比(
（键，值）->KeyValue.pair（值，键），
已分组的.with（Serdes.String（），Serdes.Integer（））
)
//虚拟聚合
.减少(
（aggValue，newValue）->newValue，/*加法器*/
（aggValue，oldValue）->oldValue/*减法器*/
);
rekeyedTable2.toStream（）.to（OutputOpic2，Producted.with（Serdes.String（），Serdes.Integer（））；
如何使用变量1对值的第二个字段求和？我看不出有任何方法可以引用旧值。对于这个用例来说，变体1听起来不必要。当您想要聚合时，应该使用
KTable.groupBy（…）.aggregate（…）
（或
.reduce（…）
）。我个人会选择变体2。对于变体1，您的用例也可以工作，但是不需要往返到第二个卡夫卡主题，并且变体1与变体2相比会有一些开销。