kafka单机环境搭建及其基本使用
kafka
https://blog.csdn.net/dapeng1995/article/details/81536862
https://blog.csdn.net/dapeng1995/article/details/86582158
结构图:https://www.processon.com/view/link/5ddf296de4b0b2fab737f8bc
参考链接:https://www.cnblogs.com/qpf1/p/9161742.html
最近在搞kettle整合kafka producer插件,于是自己搭建了一套单机的kafka环境,以便用于测试。现整理如下的笔记,发上来和大家分享。后续还会有kafka的研究笔记,依然会与大家分享!
1 kafka环境搭建
1.1 kafka单机环境搭建
(1)、解压kafka_2.11-1.1.0.tgz,得到“kafka_2.11-1.1.0”文件夹。
(2)、kafka需要安装zookee使用,但kafka集成zookeeper,在单机搭建时可直接使用。使用需配置kafka_2.11-1.1.0/config 下的“zookeeper.properties”。
(3)、配置“zookeeper.properties”。修改dataDir和clientPort。前者是快照存放地址(自己随意配置),后者是客户端连接zookeeper服务的端口。
(4)、配置kafka_2.11-1.1.0/config下的“server.properties”,修改log.dirs和zookeeper.connect。前者是日志存放文件夹,后者是zookeeper连接地址(端口和clientPort保持一致)。
到此,kafka的单机环境就搭建成功了。
2 kafka的相关命令
开启kafka自带zookeeper: 前台运行: bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 后台运行: nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties > zookeeper-run.log 2>&1 & (关于后台启动命令,可看我的另一篇博客:《Linux后台运行进程》)
开启kafka: 前台运行: bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 后台运行: nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > kafka-run.log 2>&1 &
创建kafka主题: bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.45.xx.xx:2191 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
显示kafka所有主题: bin/kafka-topics.sh -list -zookeeper 127.0.0.1:2181
创建kafka生产者: bin/kafka-console-producer.sh –broker-list 127.0.0.1:9092 -topic test
创建kafka消费者: bin/kafka-console-consumer.sh -bootstrap-server 127.0.0.1:9092 -topic test -from-beginning
解释: --zookeeper:后面接的是你配置的zookeeper地址 --broker-list:默认端口为9092.可自行更改 |
3 kafka的简单使用
(1)、进入” kafka_2.11-1.1.0”文件夹,运行”开启kafka自带zookeeper”命令(最好用后台模式)。记得进入日志中,检查下启动是否有错误。
(2)、确认zookeeper启动成功后,继续在当前目录,运行“开启kafka”命令(依然用后台模式)。记得检查日志。
(3)、确认两者启动完毕后,运行“创建kafka主题”命令。显示红框中内容,即为创建成功。
(4)、继续在此目录下,运行“创建kafka生产者”的命令。kafka默认端口是9092。(图片里我自己改成了9192,没改的直接用9092端口)。如图,我发送了”qpf_test”的消息。
(5)、另起一个终端,仍在相同目录下运行“创建kafka消费者”的命令。消费者会收到生产者发来的消息。如图,我接收到了之前发的” qpf_test”的消息。
JAVA客户端
- 新建一个maven项目,项目名称:kafka-demo:
- 1. Maven的pom.xml文件:
<dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency>
生产者代码实现:
/** * 生产者代码 */ public class DemoProducer{ public static void main( String[] args ){ Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.221:9092,192.168.1.222:9092,192.168.1.223:9092"); 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"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); for(int i = 0; i < 10; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("test", Integer.toString(i), "message_value=====>" + i)); } producer.close(); } }
/** * 消费者代码 */ public class DemoConsumer { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.221:9092,192.168.1.222:9092,192.168.1.223:9092"); props.put("group.id", "test"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("session.timeout.ms", "30000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("test")); while(true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100); for(ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s\n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } } }
消息结果: message_value=====>1 message_value=====>5 message_value=====>7 message_value=====>8 message_value=====>4 message_value=====>6 message_value=====>0 message_value=====>2 message_value=====>3 message_value=====>9
Kafka Consumer
kafka消费这块应该来说是重点,毕竟大部分的时候,我们主要使用的是将数据进行消费。
kafka消费的配置如下:
- bootstrap.servers: kafka的地址。
- group.id:组名 不同组名可以重复消费。例如你先使用了组名A消费了kafka的1000条数据,但是你还想再次进行消费这1000条数据,并且不想重新去产生,那么这里你只需要更改组名就可以重复消费了。
- enable.auto.commit:是否自动提交,默认为true。
- auto.commit.interval.ms: 从poll(拉)的回话处理时长。
- session.timeout.ms:超时时间。
- max.poll.records:一次最大拉取的条数。
- auto.offset.reset:消费规则,默认earliest 。
earliest: 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,从头开始消费 。
latest: 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据 。
none: topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费;只要有一个分区不存在已提交的offset,则抛出异常。 - key.serializer: 键序列化,默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。
- value.deserializer:值序列化,默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。
kafka教程参考:https://blog.csdn.net/yuan_xw/article/details/79188061
java 创建及删除 topic
https://www.cnblogs.com/MIC2016/p/9020562.html
https://blog.csdn.net/meng984611383/article/details/80500761