如何使用 Akka-Stream 在 Reactive Kafka 中 'Chunk and Re-assmble' 大消息

Question

当使用 Kafka 发送大文件时，是否可以跨分区分发它然后使用 Akka-Stream 重新assemble它？如本演示文稿所述：

http://www.slideshare.net/JiangjieQin/handle-large-messages-in-apache-kafka-58692297

Answer 1

"chunking" 方面，即生产者，很容易使用 reactive kafka:

之类的东西来编写

case class LargeMessage(bytes : Seq[Byte], topic : String)

def messageToKafka(message : LargeMessage, maxMessageSize : Int) = 
  Source.fromIterator(() => message.bytes.toIterator)
        .via(Flow[Byte].grouped(maxMessageSize))
        .via(Flow[Seq[Byte]].map(seq => new ProducerRecord(message.topic, seq)))
        .runWith(Producer.plainSink(producerSettings)

"re-assembling"，即消费者，可以用类似于the documentation:

的方式实现

   val messageFut : Future[LargeMessage] = 
     for {
       bytes <- Consumer.map(_._1).runWith(Sink.seq[Byte])
     } yield LargeMessage(bytes, topic)

如何使用 Akka-Stream 在 Reactive Kafka 中 'Chunk and Re-assmble' 大消息

How to 'Chunk and Re-assmble' large messages in Reactive Kafka using Akka-Stream

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