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Linux系统中KafKa安装和使用方法 java客户端连接kafka

标签:
Java Linux

kafka linux单机安装

1 下载并安装kafka

# tar zxvf kafka_2.12-1.1.0tgz 
# mv kafka_2.12-1.1.0 /usr/local/kafka
# cd /usr/local/kafka

2 启动服务

运行kafka需要使用Zookeeper,所以需要先启动一个Zookeeper服务器,如果没有Zookeeper,可以使用kafka自带打包和配置好的Zookeeper,&后台进程

# bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

然后启动kafka服务

# bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

3 新建一个topic

创建一个名为“test”的Topic,只有一个分区和一个备份:

# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

创建好之后,可以通过以下命令查看已创建的topic信息:

# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 test

除手工创建topic外,也可以配置broker,当发布一个不存在的topic时自动创建topic。

4 发送消息

Kafka提供了一个命令行工具,可以从输入文件或者命令行中读取消息并发送给Kafka集群,每一行是一条消息。运行producer,然后在控制台输入几条消息到服务器

# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test 
This is a message
This is another message

5 消费消息

Kafka也提供了一个消费消息的命令行工具

# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning
This is a message
This is another message

append:


listeners=PLAINTEXT://172.16.49.173:9092

java 客服端连接代码

生产者代码

import java.util.Properties;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;
public class KafkaProducer  {
    private final Producer<String, String> producer;
    public final static String TOPIC = "test";

    private KafkaProducer(){
        Properties props = new Properties();
        //此处配置的是kafka的端口
        props.put("metadata.broker.list", "10.175.118.105:9092");
        //配置value的序列化类
        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
        //配置key的序列化类
        props.put("key.serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
        props.put("request.required.acks","-1");
        producer = new Producer<String, String>(new ProducerConfig(props));
    }

    void produce() {
        int messageNo = 1000;
        final int COUNT = 10000;
        while (messageNo < COUNT) {
            String key = String.valueOf(messageNo);
            String data = "hello kafka message " + key;
            producer.send(new KeyedMessage<String, String>(TOPIC, key ,data));
            System.out.println(data);
            messageNo ++;
        }
    }

    public static void main( String[] args )
    {
        new KafkaProducer().produce();
    }

}

消费者代码

  1. import java.util.HashMap;  

  2. import java.util.List;  

  3. import java.util.Map;  

  4. import java.util.Properties;  

  5. import com.huawei.hwclouds.dbs.ops.base.huatuo.diagnosis.service.impl.KafkaProducer;  

  6. import kafka.consumer.ConsumerConfig;  

  7. import kafka.consumer.ConsumerIterator;  

  8. import kafka.consumer.KafkaStream;  

  9. import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;  

  10. import kafka.serializer.StringDecoder;  

  11. import kafka.utils.VerifiableProperties;  

  12. public class KafkaConsumer {  

  13.     private final ConsumerConnector consumer;  

  14.   

  15.     private KafkaConsumer() {  

  16.         Properties props = new Properties();  

  17.         //zookeeper 配置  

  18.         props.put("zookeeper.connect", "10.175.118.105:2182");  

  19.   

  20.         //group 代表一个消费组  

  21.         props.put("group.id", "test-consumer-group");  

  22.   

  23.         //zk连接超时  

  24.         props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "4000");  

  25.         props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");  

  26.         props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");  

  27.         props.put("auto.offset.reset", "smallest");//必须要加,如果要读旧数据  

  28.         //序列化类  

  29.         props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");  

  30.   

  31.         ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props);  

  32.         consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(config);  

  33.     }  

  34.   

  35.     void consume() {  

  36.         Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();  

  37.         topicCountMap.put(KafkaProducer.TOPIC, new Integer(1));  

  38.   

  39.         StringDecoder keyDecoder = new StringDecoder(new VerifiableProperties());  

  40.         StringDecoder valueDecoder = new StringDecoder(new VerifiableProperties());  

  41.   

  42.         Map<String, List<KafkaStream<String, String>>> consumerMap =  

  43.                 consumer.createMessageStreams(topicCountMap,keyDecoder,valueDecoder);  

  44.         KafkaStream<String, String> stream = consumerMap.get(KafkaProducer.TOPIC).get(0);  

  45.         ConsumerIterator<String, String> it = stream.iterator();  

  46.         while (it.hasNext())  

  47.             System.out.println(it.next().message());  

  48.     }  

  49.   

  50.     public static void main(String[] args) {  

  51.         new KafkaConsumer().consume();  

  52.     }  

  53. }  

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