kafka集群搭建和使用Java写kafka生产者消费者

时间：2024-01-03 21:22:26

1 kafka集群搭建

  1. 1.zookeeper集群  搭建在110， 111,112
  2. 2.kafka使用3个节点110， 111,112
  3. 修改配置文件config/server.properties
  4. broker.id=110
  5. host.name=192.168.1.110
  6. log.dirs=/usr/local/kafka_2.10-0.8.2.0/logs
  7. 复制到其他两个节点，然后修改对应节点上的config/server.pro
  8. 3.启动,在三个节点分别执行
  9. bin/kafka-server-start.sh  config/server.properties >/dev/null 2>&1 &
  10. 4 创建主题
  11. bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test
  12. 5 查看主题详细
  13. bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
  14. --topic test
  15. Topic:test      PartitionCount:3        ReplicationFactor:3     Configs:
  16. Topic: test     Partition: 0    Leader: 110     Replicas: 110,111,112  Isr: 110,111,112
  17. Topic: test     Partition: 1    Leader: 111     Replicas: 111,112,110  Isr: 111,112,110
  18. Topic: test     Partition: 2    Leader: 112     Replicas: 112,110,111  Isr: 112,110,111
  19. 6 去zk上看kafka集群
  20. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] ls /
  21. [admin, zookeeper, consumers, config, controller, zk-fifo, storm, brokers, controller_epoch]
  22. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] ls /brokers   ----> 查看注册在zk内的kafka
  23. [topics, ids]
  24. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] ls /brokers/ids
  25. [112, 110, 111]
  26. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] ls /brokers/ids/112
  27. []
  28. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 9] ls /brokers/topics
  29. [test]
  30. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] ls /brokers/topics/test
  31. [partitions]
  32. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 11] ls /brokers/topics/test/partitions
  33. [2, 1, 0]
  34. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 12]

2  kafka java调用：

2.1 java端生产数据， kafka集群消费数据：

  1. 1 创建maven工程，pom.xml中增加如下：
  2. <dependency>
  3. <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  4. <artifactId>kafka_2.10</artifactId>
  5. <version>0.8.2.0</version>
  6. </dependency>
  7. 2 java代码：  向主题test内写入数据
  8. import java.util.Properties;
  9. import java.util.concurrent.TimeUnit;
  10. import kafka.javaapi.producer.Producer;
  11. import kafka.producer.KeyedMessage;
  12. import kafka.producer.ProducerConfig;
  13. import kafka.serializer.StringEncoder;
  14. public class kafkaProducer extends Thread{
  15. private String topic;
  16. public kafkaProducer(String topic){
  17. super();
  18. this.topic = topic;
  19. }
  20. @Override
  21. public void run() {
  22. Producer producer = createProducer();
  23. int i=0;
  24. while(true){
  25. producer.send(new KeyedMessage<Integer, String>(topic, "message: " + i++));
  26. try {
  27. TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
  28. } catch (InterruptedException e) {
  29. e.printStackTrace();
  30. }
  31. }
  32. }
  33. private Producer createProducer() {
  34. Properties properties = new Properties();
  35. properties.put("zookeeper.connect", "192.168.1.110:2181,192.168.1.111:2181,192.168.1.112:2181");//声明zk
  36. properties.put("serializer.class", StringEncoder.class.getName());
  37. properties.put("metadata.broker.list", "192.168.1.110:9092,192.168.1.111:9093,192.168.1.112:9094");// 声明kafka broker
  38. return new Producer<Integer, String>(new ProducerConfig(properties));
  39. }
  40. public static void main(String[] args) {
  41. new kafkaProducer("test").start();// 使用kafka集群中创建好的主题 test
  42. }
  43. }
  44. 3  kafka集群中消费主题test的数据：
  45. [root@h2master kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginnin
  46. 4   启动java代码，然后在看集群消费的数据如下：
  47. message: 0
  48. message: 1
  49. message: 2
  50. message: 3
  51. message: 4
  52. message: 5
  53. message: 6
  54. message: 7
  55. message: 8
  56. message: 9
  57. message: 10
  58. message: 11
  59. message: 12
  60. message: 13
  61. message: 14
  62. message: 15
  63. message: 16
  64. message: 17
  65. message: 18
  66. message: 19
  67. message: 20
  68. message: 21

3 kafka 使用Java写消费者，这样 先运行kafkaProducer ，在运行kafkaConsumer，即可得到生产者的数据：

    1. import java.util.HashMap;
    2. import java.util.List;
    3. import java.util.Map;
    4. import java.util.Properties;
    5. import kafka.consumer.Consumer;
    6. import kafka.consumer.ConsumerConfig;
    7. import kafka.consumer.ConsumerIterator;
    8. import kafka.consumer.KafkaStream;
    9. import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
    10. /**
    11. * 接收数据
    12. * 接收到: message: 10
    13. 接收到: message: 11
    14. 接收到: message: 12
    15. 接收到: message: 13
    16. 接收到: message: 14
    17. * @author zm
    18. *
    19. */
    20. public class kafkaConsumer extends Thread{
    21. private String topic;
    22. public kafkaConsumer(String topic){
    23. super();
    24. this.topic = topic;
    25. }
    26. @Override
    27. public void run() {
    28. ConsumerConnector consumer = createConsumer();
    29. Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
    30. topicCountMap.put(topic, 1); // 一次从主题中获取一个数据
    31. Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>>  messageStreams = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
    32. KafkaStream<byte[], byte[]> stream = messageStreams.get(topic).get(0);// 获取每次接收到的这个数据
    33. ConsumerIterator<byte[], byte[]> iterator =  stream.iterator();
    34. while(iterator.hasNext()){
    35. String message = new String(iterator.next().message());
    36. System.out.println("接收到: " + message);
    37. }
    38. }
    39. private ConsumerConnector createConsumer() {
    40. Properties properties = new Properties();
    41. properties.put("zookeeper.connect", "192.168.1.110:2181,192.168.1.111:2181,192.168.1.112:2181");//声明zk
    42. properties.put("group.id", "group1");// 必须要使用别的组名称， 如果生产者和消费者都在同一组，则不能访问同一组内的topic数据
    43. return Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));
    44. }
    45. public static void main(String[] args) {
    46. new kafkaConsumer("test").start();// 使用kafka集群中创建好的主题 test
    47. }
    48. }

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