如何使用kafka技术

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环境准备

1）在eclipse中创建一个java工程

2）在工程的根目录创建一个lib文件夹

3）解压kafka安装包，将安装包libs目录下的jar包拷贝到工程的lib目录下，并build path。

4）启动zk和kafka集群，在kafka集群中打开一个消费者

[root@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop102:2181 --topic first

Kafka生产者Java API

创建生产者（过时的API）

package com.root.kafka;import java.util.Properties;import kafka.javaapi.producer.Producer;import kafka.producer.KeyedMessage;import kafka.producer.ProducerConfig;public class OldProducer {    @SuppressWarnings("deprecation")    public static void main(String[] args) {                Properties properties = new Properties();        properties.put("metadata.broker.list", "hadoop102:9092");        properties.put("request.required.acks", "1");        properties.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");                Producer producer = new Producer(new ProducerConfig(properties));                KeyedMessage message = new KeyedMessage("first", "hello world");        producer.send(message );    }}

*4.2.2 创建生产者（新API**）*

package com.root.kafka;import java.util.Properties;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;public class NewProducer {    public static void main(String[] args) {                Properties props = new Properties();        // Kafka服务端的主机名和端口号        props.put("bootstrap.servers", "hadoop103:9092");        // 等待所有副本节点的应答        props.put("acks", "all");        // 消息发送最大尝试次数        props.put("retries", 0);        // 一批消息处理大小        props.put("batch.size", 16384);        // 请求延时        props.put("linger.ms", 1);        // 发送缓存区内存大小        props.put("buffer.memory", 33554432);        // key序列化        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        // value序列化        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        Producer producer = new KafkaProducer<>(props);        for (int i = 0; i < 50; i++) {            producer.send(new ProducerRecord("first", Integer.toString(i), "hello world-" + i));        }        producer.close();    }}

创建生产者带回调函数（新API）

package com.root.kafka;import java.util.Properties;import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;public class CallBackProducer {    public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();        // Kafka服务端的主机名和端口号        props.put("bootstrap.servers", "hadoop103:9092");        // 等待所有副本节点的应答        props.put("acks", "all");        // 消息发送最大尝试次数        props.put("retries", 0);        // 一批消息处理大小        props.put("batch.size", 16384);        // 增加服务端请求延时        props.put("linger.ms", 1);// 发送缓存区内存大小        props.put("buffer.memory", 33554432);        // key序列化        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        // value序列化        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        KafkaProducer kafkaProducer = new KafkaProducer<>(props);        for (int i = 0; i < 50; i++) {            kafkaProducer.send(new ProducerRecord("first", "hello" + i), new Callback() {                @Override                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {                    if (metadata != null) {                        System.err.println(metadata.partition() + "---" + metadata.offset());                    }                }            });        }        kafkaProducer.close();    }}

4.2.4 自定义分区生产者

0）需求：将所有数据存储到topic的第0号分区上

1）定义一个类实现Partitioner接口，重写里面的方法（过时API）

package com.root.kafka;import java.util.Map;import kafka.producer.Partitioner;public class CustomPartitioner implements Partitioner {    public CustomPartitioner() {        super();    }    @Override    public int partition(Object key, int numPartitions) {        // 控制分区        return 0;    }}

2）自定义分区（新API）

package com.root.kafka;import java.util.Map;import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;import org.apache.kafka.common.Cluster;public class CustomPartitioner implements Partitioner {    @Override    public void configure(Map configs) {            }    @Override    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {        // 控制分区        return 0;    }    @Override    public void close() {            }}

3）在代码中调用

package com.root.kafka;import java.util.Properties;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;public class PartitionerProducer {    public static void main(String[] args) {                Properties props = new Properties();        // Kafka服务端的主机名和端口号        props.put("bootstrap.servers", "hadoop103:9092");        // 等待所有副本节点的应答        props.put("acks", "all");        // 消息发送最大尝试次数        props.put("retries", 0);        // 一批消息处理大小        props.put("batch.size", 16384);        // 增加服务端请求延时        props.put("linger.ms", 1);        // 发送缓存区内存大小        props.put("buffer.memory", 33554432);        // key序列化        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        // value序列化        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        // 自定义分区        props.put("partitioner.class", "com.root.kafka.CustomPartitioner");        Producer producer = new KafkaProducer<>(props);        producer.send(new ProducerRecord("first", "1", "root"));        producer.close();    }}

4）测试

（1）在hadoop102上监控/opt/module/kafka/logs/目录下first主题3个分区的log日志动态变化情况

[root@hadoop102 first-0]$ tail -f 00000000000000000000.log[root@hadoop102 first-1]$ tail -f 00000000000000000000.log[root@hadoop102 first-2]$ tail -f 00000000000000000000.log

（2）发现数据都存储到指定的分区了。

Kafka消费者Java API

0）在控制台创建发送者

[root@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop102:9092 --topic first

>hello world

1）创建消费者（过时API）

package com.root.kafka.consume;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Properties;import kafka.consumer.Consumer;import kafka.consumer.ConsumerConfig;import kafka.consumer.ConsumerIterator;import kafka.consumer.KafkaStream;import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;public class CustomConsumer {    @SuppressWarnings("deprecation")    public static void main(String[] args) {        Properties properties = new Properties();                properties.put("zookeeper.connect", "hadoop102:2181");        properties.put("group.id", "g1");        properties.put("zookeeper.session.timeout.ms", "500");        properties.put("zookeeper.sync.time.ms", "250");        properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");                // 创建消费者连接器        ConsumerConnector consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));                HashMap topicCount = new HashMap<>();        topicCount.put("first", 1);                Map>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCount);                KafkaStream stream = consumerMap.get("first").get(0);                ConsumerIterator it = stream.iterator();                while (it.hasNext()) {            System.out.println(new String(it.next().message()));        }    }}

2）官方提供案例（自动维护消费情况）（新API）

package com.root.kafka.consume;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

public class CustomNewConsumer {

	public static void main(String[] args) {

		Properties props = new Properties();
		// 定义kakfa 服务的地址，不需要将所有broker指定上 
		props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
		// 制定consumer group 
		props.put("group.id", "test");
		// 是否自动确认offset 
		props.put("enable.auto.commit", "true");
		// 自动确认offset的时间间隔 
		props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
		// key的序列化类
		props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		// value的序列化类 
		props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		// 定义consumer 
		KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
		
		// 消费者订阅的topic, 可同时订阅多个 
		consumer.subscribe(Arrays.asList("first", "second","third"));

		while (true) {
			// 读取数据，读取超时时间为100ms 
			ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
			
			for (ConsumerRecord record : records)
				System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
		}
	}
}`

Kafka producer拦截器(interceptor)

拦截器原理

Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。

对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(interceptor chain)。Intercetpor的实现接口是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的方法包括：

（1）configure(configs)

获取配置信息和初始化数据时调用。

（2）onSend(ProducerRecord)：

该方法封装进KafkaProducer.send方法中，即它运行在用户主线程中。Producer确保在消息被序列化以及计算分区前调用该方法。用户可以在该方法中对消息做任何操作，但最好保证不要修改消息所属的topic和分区，否则会影响目标分区的计算

（3）onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)：

该方法会在消息被应答或消息发送失败时调用，并且通常都是在producer回调逻辑触发之前。onAcknowledgement运行在producer的IO线程中，因此不要在该方法中放入很重的逻辑，否则会拖慢producer的消息发送效率

（4）close：

关闭interceptor，主要用于执行一些资源清理工作

如前所述，interceptor可能被运行在多个线程中，因此在具体实现时用户需要自行确保线程安全。另外倘若指定了多个interceptor，则producer将按照指定顺序调用它们，并仅仅是捕获每个interceptor可能抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。这在使用过程中要特别留意。

拦截器案例

如何使用kafka技术

1）需求：

实现一个简单的双interceptor组成的拦截链。第一个interceptor会在消息发送前将时间戳信息加到消息value的最前部；第二个interceptor会在消息发送后更新成功发送消息数或失败发送消息数。

2）案例实操

（1）增加时间戳拦截器

package com.root.kafka.interceptor;
import java.util.Map;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

public class TimeInterceptor implements ProducerInterceptor {

	@Override
	public void configure(Map configs) {

	}

	@Override
	public ProducerRecord onSend(ProducerRecord record) {
		// 创建一个新的record，把时间戳写入消息体的最前部
		return new ProducerRecord(record.topic(), record.partition(), record.timestamp(), record.key(),
				System.currentTimeMillis() + ",">（2）统计发送消息成功和发送失败消息数，并在producer关闭时打印这两个计数器package com.root.kafka.interceptor;
import java.util.Map;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

public class CounterInterceptor implements ProducerInterceptor{
    private int errorCounter = 0;
    private int successCounter = 0;

	@Override
	public void configure(Map configs) {
		
	}

	@Override
	public ProducerRecord onSend(ProducerRecord record) {
		 return record;
	}

	@Override
	public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
		// 统计成功和失败的次数
        if (exception == null) {
            successCounter++;
        } else {
            errorCounter++;
        }
	}

	@Override
	public void close() {
        // 保存结果
        System.out.println("Successful sent: " + successCounter);
        System.out.println("Failed sent: " + errorCounter);
	}
} （3）producer主程序package com.root.kafka.interceptor;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

public class InterceptorProducer {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		// 1 设置配置信息
		Properties props = new Properties();
		props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
		props.put("acks", "all");
		props.put("retries", 0);
		props.put("batch.size", 16384);
		props.put("linger.ms", 1);
		props.put("buffer.memory", 33554432);
		props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
		props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
		
		// 2 构建拦截链
		List interceptors = new ArrayList<>();
		interceptors.add("com.root.kafka.interceptor.TimeInterceptor"); 	interceptors.add("com.root.kafka.interceptor.CounterInterceptor"); 
		props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);
		 
		String topic = "first";
		Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
		
		// 3 发送消息
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			
		    ProducerRecord record = new ProducerRecord<>(topic, "message" + i);
		    producer.send(record);
		}
		 
		// 4 一定要关闭producer，这样才会调用interceptor的close方法
		producer.close();
	}
} 3）测试（1）在kafka上启动消费者，然后运行客户端java程序。[root@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop102:2181 --from-beginning --topic first
1501904047034,message0
1501904047225,message1
1501904047230,message2
1501904047234,message3
1501904047236,message4
1501904047240,message5
1501904047243,message6
1501904047246,message7
1501904047249,message8
1501904047252,message9 （2）观察java平台控制台输出数据如下：Successful sent: 10
Failed sent: 0  kafka Streams 概述 Kafka StreamsKafka Streams。Apache Kafka开源项目的一个组成部分。是一个功能强大，易于使用的库。用于在Kafka上构建高可分布式、拓展性，容错的应用程序。 Kafka Streams特点1）功能强大高扩展性，弹性，容错2）轻量级无需专门的集群一个库，而不是框架3）完全集成100%的Kafka 0.10.0版本兼容易于集成到现有的应用程序4）实时性毫秒级延迟并非微批处理窗口允许乱序数据允许迟到数据 为什么要有Kafka Stream当前已经有非常多的流式处理系统，最知名且应用最多的开源流式处理系统有Spark Streaming和Apache Storm。Apache Storm发展多年，应用广泛，提供记录级别的处理能力，当前也支持SQL on Stream。而Spark Streaming基于Apache Spark，可以非常方便与图计算，SQL处理等集成，功能强大，对于熟悉其它Spark应用开发的用户而言使用门槛低。另外，目前主流的Hadoop发行版，如Cloudera和Hortonworks，都集成了Apache Storm和Apache Spark，使得部署更容易。既然Apache Spark与Apache Storm拥有如此多的优势，那为何还需要Kafka Stream呢？主要有如下原因。第一，Spark和Storm都是流式处理框架，而Kafka Stream提供的是一个基于Kafka的流式处理类库。框架要求开发者按照特定的方式去开发逻辑部分，供框架调用。开发者很难了解框架的具体运行方式，从而使得调试成本高，并且使用受限。而Kafka Stream作为流式处理类库，直接提供具体的类给开发者调用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试。 第二，虽然Cloudera与Hortonworks方便了Storm和Spark的部署，但是这些框架的部署仍然相对复杂。而Kafka Stream作为类库，可以非常方便的嵌入应用程序中，它对应用的打包和部署基本没有任何要求。第三，就流式处理系统而言，基本都支持Kafka作为数据源。例如Storm具有专门的kafka-spout，而Spark也提供专门的spark-streaming-kafka模块。事实上，Kafka基本上是主流的流式处理系统的标准数据源。换言之，大部分流式系统中都已部署了Kafka，此时使用Kafka Stream的成本非常低。第四，使用Storm或Spark Streaming时，需要为框架本身的进程预留资源，如Storm的supervisor和Spark on YARN的node manager。即使对于应用实例而言，框架本身也会占用部分资源，如Spark Streaming需要为shuffle和storage预留内存。但是Kafka作为类库不占用系统资源。第五，由于Kafka本身提供数据持久化，因此Kafka Stream提供滚动部署和滚动升级以及重新计算的能力。第六，由于Kafka Consumer Rebalance机制，Kafka Stream可以在线动态调整并行度。 Kafka Stream数据清洗案例0）需求：实时处理单词带有”>>>”前缀的内容。例如输入”root>>>ximenqing”，最终处理成“ximenqing”1）需求分析： 2）案例实操（1）创建一个工程，并添加jar包（2）创建主类package com.root.kafka.stream;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.processor.Processor;
import org.apache.kafka.streams.processor.ProcessorSupplier;
import org.apache.kafka.streams.processor.TopologyBuilder;

public class Application {

	public static void main(String[] args) {

		// 定义输入的topic
        String from = "first";
        // 定义输出的topic
        String to = "second";

        // 设置参数
        Properties settings = new Properties();
        settings.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "logFilter");
        settings.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");

        StreamsConfig config = new StreamsConfig(settings);

        // 构建拓扑
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        builder.addSource("SOURCE", from)
               .addProcessor("PROCESS", new ProcessorSupplier() {

					@Override
					public Processor get() {
						// 具体分析处理
						return new LogProcessor();
					}
				}, "SOURCE")
                .addSink("SINK", to, "PROCESS");

        // 创建kafka stream
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder, config);
        streams.start();
	}
} （3）具体业务处理package com.root.kafka.stream;import org.apache.kafka.streams.processor.Processor;import org.apache.kafka.streams.processor.ProcessorContext;public class LogProcessor implements Processor {        private ProcessorContext context;        @Override    public void init(ProcessorContext context) {        this.context = context;    }    @Override    public void process(byte[] key, byte[] value) {        String input = new String(value);                // 如果包含“>>>”则只保留该标记后面的内容        if (input.contains(">>>")) {            input = input.split(">>>")[1].trim();            // 输出到下一个topic            context.forward("logProcessor".getBytes(), input.getBytes());        }else{            context.forward("logProcessor".getBytes(), input.getBytes());        }    }    @Override    public void punctuate(long timestamp) {            }    @Override    public void close() {            }} （4）运行程序（5）在hadoop104上启动生产者[root@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop102:9092 --topic first>hello>>>world>h>>>root>hahaha （6）在hadoop103上启动消费者[root@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop102:2181 --from-beginning --topic secondworldroothahaha

感谢各位的阅读，以上就是“如何使用kafka技术”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何使用kafka技术这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

文章标题：如何使用kafka技术
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如何使用kafka技术

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Kafka生产者Java API

创建生产者（过时的API）

4.2.2 创建生产者（新API**）

创建生产者带回调函数（新API）

4.2.4 自定义分区生产者

Kafka消费者Java API

Kafka producer拦截器(interceptor)

拦截器原理

拦截器案例

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*4.2.2 创建生产者（新API**）*