Kafka API操作

Kafka API实战

环境准备

• 在eclipse中创建一个java工程
• 在工程的根目录创建一个lib文件夹
• 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。
• 启动zk和kafka集群，在kafka集群中打开一个消费者

生产者API

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

创建生产者

	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");

		KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
		for (int i = 0; i < 50; i++) {
			producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), "hello world-" + i));
		}

		producer.close();
	}

创建生产者带回调函数

	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<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(props);

		for (int i = 0; i < 50; i++) {

			kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", "hello" + i), new Callback() {

				@Override
				public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {

					if (metadata != null) {

						System.out.println(metadata.partition() + "---" + metadata.offset());
					}
				}
			});
		}

		kafkaProducer.close();
	}

自定义分区生产者

• 需求：将所有数据存储到topic的第0号分区上
• 定义一个类实现Partitioner接口，重写里面的方法

public class CustomPartitioner implements Partitioner {

	@Override
	public void configure(Map<String, ?> 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() {
		
	}

使用自定义分区

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.upuptop.kafka.CustomPartitioner");

		Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
		producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", "1", "upuptop"));

		producer.close();
	}

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

在控制台创建发送者

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

创建消费者

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<String, String> 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<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());
		}
	}