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Kafka入門寶典(詳細截圖版)

1、瞭解 Apache Kafka

1.1、簡介

官網:http://kafka.apache.org/

  • Apache Kafka 是一個開源訊息系統,由Scala 寫成。是由Apache 軟體基金會開發的一個開源訊息系統專案。
  • Kafka 最初是由LinkedIn 開發,並於2011 年初開源。2012 年10 月從Apache Incubator 畢業。該專案的目標是為處理實時資料提供一個統一、高通量、低等待(低延時)的平臺。
  • Kafka 是一個分散式訊息系統:具有生產者、消費者的功能。它提供了類似於JMS 的特性,但是在設計實現上完全不同,此外它並不是JMS 規範的實現。【重點】

1.2、kafka的基本結構

  • Producer:訊息的傳送者

  • Consumer:訊息的接收者

  • kafka cluster:kafka的叢集。

  • Topic:就是訊息類別名,一個topic中通常放置一類訊息。每個topic都有一個或者多個訂閱者(消費者)。

訊息的生產者將訊息推送到kafka叢集,訊息的消費者從kafka叢集中拉取訊息。

1.3、kafka的完整架構

說明:

  • broker:叢集中的每一個kafka例項,稱之為broker;
  • ZooKeeper:Kafka 利用ZooKeeper 儲存相應元資料資訊, Kafka 元資料資訊包括如代理節點資訊、Kafka叢集資訊、舊版消費者資訊及其消費偏移量資訊、主題資訊、分割槽狀態資訊、分割槽副本分配方案資訊、動態配置資訊等。
  • ConsumerGroup:在Kafka 中每一個消費者都屬於一個特定消費組( ConsumerGroup ),我們可以為每個消費者指定一個消費組,以groupld 代表消費組名稱,通過group.id 配置設定。如果不指定消費組,則該消費者屬於預設消費組test-consumer-group 。

1.4、kafka的特性

  • 訊息持久化
    • Kafka 基於檔案系統來儲存和快取訊息。
  • 高吞吐量
    • Kafka 將資料寫到磁碟,充分利用磁碟的順序讀寫。同時, Kafka 在資料寫入及資料同步採用了零拷貝( zero-copy )技術,採用sendFile()函式呼叫,sendFile()函式是在兩個檔案描述符之間直接傳遞資料,完全在核心中操作,從而避免了核心緩衝區與使用者緩衝區之間資料的拷貝,操作效率極高。
    • Kafka 還支援資料壓縮及批量傳送,同時Kafka 將每個主題劃分為多個分割槽,這一系列的優化及實現方法使得Kafka 具有很高的吞吐量。經大多數公司對Kafka 應用的驗證, Kafka 支援每秒數百萬級別的訊息
  • 高擴充套件性
    • Kafka 依賴ZooKeeper來對叢集進行協調管理,這樣使得Kafka 更加容易進行水平擴充套件,生產者、消費者和代理都為分散式,可配置多個。
    • 同時在機器擴充套件時無需將整個叢集停機,叢集能夠自動感知,重新進行負責均衡及資料複製。
  • 多客戶端支援
    • Kafka 核心模組用Scala 語言開發,Kafka 提供了多種開發語言的接入,如Java 、Scala、C 、C++、Python 、Go 、Erlang 、Ruby 、Node. 等。
  • 安全機制
    • Kafka 支援以下幾種安全措施:
      • 通過SSL 和SASL(Kerberos), SASL/PLA時驗證機制支援生產者、消費者與broker連線時的身份認證;
      • 支援代理與ZooKeeper 連線身份驗證;
      • 通訊時資料加密;
      • 客戶端讀、寫許可權認證;
      • Kafka 支援與外部其他認證授權服務的整合;
  • 資料備份
    • Kafka 可以為每個topic指定副本數,對資料進行持久化備份,這可以一定程度上防止資料丟失,提高可用性。
  • 輕量級
    • Kafka 的例項是無狀態的,即broker不記錄訊息是否被消費,消費偏移量的管理交由消費者自己或組協調器來維護。
    • 同時叢集本身幾乎不需要生產者和消費者的狀態資訊,這就使得Kafka非常輕量級,同時生產者和消費者客戶端實現也非常輕量級。
  • 訊息壓縮
    • Kafka 支援Gzip, Snappy 、LZ4 這3 種壓縮方式,通常把多條訊息放在一起組成MessageSet,然後再把Message Set 放到一條訊息裡面去,從而提高壓縮比率進而提高吞吐量。

1.5、kafka的應用場景

  • 訊息系統。
    • Kafka 作為一款優秀的訊息系統,具有高吞吐量、內建的分割槽、備份冗餘分散式等特點,為大規模訊息處理提供了一種很好的解決方案。
  • 應用監控。
    • 利用Kafka 採集應用程式和伺服器健康相關的指標,如CPU 佔用率、IO 、記憶體、連線數、TPS 、QPS 等,然後將指標資訊進行處理,從而構建一個具有監控儀表盤、曲線圖等視覺化監控系統。例如,很多公司採用Kafka 與ELK (Elastic Search 、Logstash 和Kibana)整合構建應用服務監控系統。
  • 網站使用者行為追蹤。
    • 為了更好地瞭解使用者行為、操作習慣,改善使用者體驗,進而對產品升級改進,將使用者操作軌跡、內容等資訊傳送到Kafka 叢集上,通過Hadoop 、Spark 或Strom等進行資料分析處理,生成相應的統計報告,為推薦系統推薦物件建模提供資料來源,進而為每個使用者進行個性化推薦。
  • 流處理。
    • 需要將己收集的流資料提供給其他流式計算框架進行處理,用Kafka 收集流資料是一個不錯的選擇。
  • 永續性日誌。
    • Kafka 可以為外部系統提供一種永續性日誌的分散式系統。日誌可以在多個節點間進行備份, Kafka 為故障節點資料恢復提供了一種重新同步的機制。同時, Kafka很方便與HDFS 和Flume 進行整合,這樣就方便將Kafka 採集的資料持久化到其他外部系統。

2、Kafka的安裝與配置

準備三臺虛擬機器,分別是node01,node02,node03,並且修改hosts檔案如下:

vim /etc/hosts
#注意: 前面的ip地址改成自己的ip地址

192.168.40.133 node01
192.168.40.134 node02
192.168.40.135 node03

#3臺伺服器的時間要一致
#時間更新:
yum install -y rdate
rdate -s  time-b.nist.gov

2.1、基礎環境配置

2.1.1、JDK環境

由於Kafka 是用Scala 語言開發的,執行在JVM上,因此在安裝Kafka 之前需要先安裝JDK 。

安裝過程略過,我這裡使用的是jdk1.8。

2.1.2、ZooKeeper環境

2.1.2.1、安裝ZooKeeper

Kafka 依賴ZooKeeper ,通過ZooKeeper 來對服務節點、消費者上下線管理、叢集、分割槽元資料管理等,因此ZooKeeper 也是Kafka 得以執行的基礎環境之一。

#上傳zookeeper-3.4.9.tar.gz到/export/software
cd /export/software
mkdir -p /export/servers/
tar -xvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /export/servers/
#建立ZooKeeper的data目錄
mkdir /export/data/zookeeper -p
cd /export/servers/zookeeper-3.4.9/conf/
#修改配置檔案
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
#設定data目錄
dataDir=/export/data/zookeeper
#啟動ZooKeeper
./zkServer.sh start
#檢查是否啟動成功
jps
2.1.2.3、搭建ZooKeeper叢集
#在/export/data/zookeeper目錄中建立myid檔案
vim /export/data/zookeeper/myid
#寫入對應的節點的id,如:1,2等,儲存退出

#在conf下,修改zoo.cfg檔案
vim zoo.cfg
#新增如下內容
server.1=node01:2888:3888
server.2=node02:2888:3888
server.3=node03:2888:3888
2.1.2.3、配置環境變數
vim /etc/profile
export ZK_HOME=/export/servers/zookeeper-3.4.9
export PATH=${ZK_HOME}/bin:$PATH

#立即生效
source /etc/profile
2.1.2.4、分發到其它機器
scp /etc/profile node02:/etc/
scp /etc/profile node03:/etc/

cd /export/servers
scp -r zookeeper-3.4.9 node02:/export/servers/
scp -r zookeeper-3.4.9 node03:/export/servers/
2.1.2.5、一鍵啟動、停止指令碼
mkdir -p /export/servers/onekey/zk
vim slave
#輸入如下內容
node01
node02
node03
#儲存退出

vim startzk.sh
#輸入如下內容
cat /export/servers/onekey/zk/slave | while read line
do
{
 echo "開始啟動 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${ZK_HOME}/bin/zkServer.sh start >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★啟動完成★★★"
#儲存退出

vim stopzk.sh
#輸入如下內容
cat /export/servers/onekey/zk/slave | while read line
do
{
 echo "開始停止 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${ZK_HOME}/bin/zkServer.sh stop >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★停止完成★★★"
#儲存退出

#設定可執行許可權
chmod +x startzk.sh stopzk.sh

#新增到環境變數中
export ZK_ONEKEY=/export/servers/onekey
export PATH=${ZK_ONEKEY}/zk:$PATH
2.1.2.6、檢查啟動是否成功

發現三臺機器都有“QuorumPeerMain”程序,說明機器已經啟動成功了。

檢查叢集是否正常:

zkServer.sh status

發現,叢集執行一切正常。

2.2、安裝Kafka

2.2.1、單機版Kafka安裝

第一步:上傳Kafka安裝包並且解壓

rz 上傳kafka_2.11-1.1.0.tgz到 /export/software/
cd /export/software/
tar -xvf kafka_2.11-1.1.0.tgz -C /export/servers/
cd /export/servers
mv kafka_2.11-1.1.0/ kafka

第二步:配置環境變數

vim /etc/profile

#輸入如下內容
export KAFKA_HOME=/export/servers/kafka
export PATH=${KAFKA_HOME}/bin:$PATH

#儲存退出
source /etc/profile

第三步:修改配置檔案

cd /export/servers/kafka
cd config
vim server.properties

# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
# 必須要只要一個brokerid,並且它必須是唯一的。
broker.id=0

# A comma separated list of directories under which to store log files
# 日誌資料檔案儲存的路徑 (如不存在,需要手動建立該目錄, mkdir -p /export/data/kafka/)
log.dirs=/export/data/kafka

# ZooKeeper的配置,本地模式下指向到本地的ZooKeeper服務即可
zookeeper.connect=node01:2181

# 儲存退出

第四步:啟動kafka服務

# 以守護程序的方式啟動kafka
kafka-server-start.sh -daemon /export/servers/kafka/config/server.properties

第五步:檢測kafka是否啟動

如果程序中有名為kafka的程序,就說明kafka已經啟動了。

2.2.2、驗證kafka是否安裝成功

由於kafka是將元資料儲存在ZooKeeper中的,所以,可以通過檢視ZooKeeper中的資訊進行驗證kafka是否安裝成功。

2.2.3、部署kafka-manager

Kafka Manager 由 yahoo 公司開發,該工具可以方便檢視叢集 主題分佈情況,同時支援對 多個叢集的管理、分割槽平衡以及建立主題等操作。

原始碼託管於github:https://github.com/yahoo/kafka-manager

第一步:上傳Kafka-manager安裝包並且解壓

rz上傳kafka-manager-1.3.3.17.tar.gz到 /export/software/
cd /export/software
tar -xvf kafka-manager-1.3.3.17.tar.gz -C /export/servers/
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.17/conf

第二步:修改配置檔案

#修改配置檔案
vim application.conf
#新增項,http訪問服務的埠
http.port=19000
#修改成自己的zk機器地址和埠
kafka-manager.zkhosts="node01:2181"
#儲存退出

第三步:啟動服務

cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.17/bin
#啟動服務
./kafka-manager -Dconfig.file=../conf/application.conf

#製作啟動指令碼
vim /etc/profile
export KAFKA_MANAGE_HOME=/export/servers/kafka-manager-1.3.3.17
export PATH=${KAFKA_MANAGE_HOME}/bin:$PATH

source /etc/profile

cd /export/servers/onekey/
mkdir kafka-manager
cd kafka-manager
vim start-kafka-manager.sh
nohup kafka-manager -Dconfig.file=${KAFKA_MANAGE_HOME}/conf/application.conf >/dev/null 2>&1 &
chmod +x start-kafka-manager.sh
vim /etc/profile
export PATH=${ZK_ONEKEY}/kafka-manager:$PATH
source /etc/profile

第四步:檢查是否啟動成功

開啟瀏覽器,輸入地址:http://node01:19000/,即可看到kafka-manage管理介面。

2.2.4、kafka-manager的使用

進入管理介面,是沒有顯示Cluster資訊的,需要新增後才能操作。

  • 新增 Cluster:

輸入Cluster Name、ZooKeeper資訊、以及Kafka的版本資訊(這裡最高只能選擇1.0.0)。

點選Save按鈕儲存。

新增成功。

  • 檢視kafka的資訊
  • 檢視Broker資訊
  • 檢視Topic列表
  • 檢視單個topic資訊以及操作
  • 優化副本選舉
  • 檢視消費者資訊

2.2.5、搭建kafka叢集

kafka叢集的搭建是非常簡單的,只需要將上面的單機版的kafka分發的其他機器,並且將ZooKeeper資訊修改成叢集的配置以及設定不同的broker值即可。

第一步:將kafka分發到node02、node03

cd /export/servers/
scp -r kafka node02:/export/servers/
scp -r kafka node03:/export/servers/
scp /etc/profile node02:/etc/
scp /etc/profile node03:/etc/
# 分別到node02、node03機器上執行
source /etc/profile

第二步:修改node01、node02、node03上的kafka配置檔案

  • node01:

    cd /export/servers/kafka/config
    vim server.properties
    zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181
  • node02:

    cd /export/servers/kafka/config
    vim server.properties
    broker.id=1
    zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181
  • node03:

    cd /export/servers/kafka/config
    vim server.properties
    broker.id=2
    zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181

第三步:編寫一鍵啟動、停止指令碼。注意:該指令碼依賴於環境變數中的KAFKA_HOME。

mkdir -p /export/servers/onekey/kafka
vim slave
#輸入如下內容
node01
node02
node03
#儲存退出

vim start-kafka.sh
#輸入如下內容
cat /export/servers/onekey/kafka/slave | while read line
do
{
 echo "開始啟動 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★啟動完成★★★"
#儲存退出
chmod +x start-kafka.sh

vim stop-kafka.sh
#輸入如下內容
cat /export/servers/onekey/kafka/slave | while read line
do
{
 echo "開始停止 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★停止完成★★★"
#儲存退出
chmod +x stop-kafka.sh

#加入到環境變數中
export PATH=${ZK_ONEKEY}/kafka:$PATH
source /etc/profile

第四步:通過kafka-manager管理工具檢視叢集資訊。

由此可見,kafka叢集已經啟動完成。

3、Kafka快速入門

對kafka的操作有2種方式,一種是通過命令列方式,一種是通過API方式。

3.1、通過命令列Kafka

Kafka在bin目錄下提供了shell指令碼檔案,可以對Kafka進行操作,分別是:

通過命令列的方式,我們將體驗下kafka,以便我們對kafka有進一步的認知。

3.1.1、topic的操作

3.1.1.1、建立topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic my-kafka-topic

#執行結果:
Created topic "my-kafka-topic".

引數說明:

  • zookeeper:引數是必傳引數,用於配置 Kafka 叢集與 ZooKeeper 連線地址。至少寫一個。
  • partitions:引數用於設定主題分割槽數,該配置為必傳引數。
  • replication-factor:引數用來設定主題副本數 ,該配置也是必傳引數。
  • topic:指定topic的名稱。
3.1.1.2、檢視topic列表
kafka-topics.sh --list --zookeeper node01:2181

__consumer_offsets
my-kafka-topic

可以檢視列表。

如果需要檢視topic的詳細資訊,需要使用describe命令。

kafka-topics.sh --describe --zookeeper node01:2181 --topic test-topic
#若不指定topic,則檢視所有topic的資訊
kafka-topics.sh --describe --zookeeper node01:2181
3.1.1.3、刪除topic

通過kafka-topics.sh執行刪除動作,需要在server.properties檔案中配置 delete.topic.enable=true,該配置預設為 false。

否則執行該指令碼並未真正刪除主題 ,將該topic標記為刪除狀態 。

kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic

# 執行如下
[root@node01 config]# kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic
Topic my-kafka-topic is marked for deletion.
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.

# 如果將delete.topic.enable=true
[root@node01 config]# kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic2
Topic my-kafka-topic2 is marked for deletion.
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.

# 說明:雖然設定後,刪除時依然提示沒有設定為true,實際上已經刪除了。

3.1.2、生產者的操作

kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092 --topic my-kafka-topic

可以看到,已經向topic傳送了訊息。

3.1.3、消費者的操作

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node01:9092 --topic my-kafka-topic
# 通過以上命令,可以看到消費者可以接收生產者傳送的訊息

# 如果需要從頭開始接收資料,需要新增--from-beginning引數
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node01:9092 --from-beginning --topic my-kafka-topic

3.2、通過Java Api操作Kafka

除了通過命令列的方式操作kafka外,還可以通過Java api的方式操作,這種方式將更加的常用。

3.2.1、建立工程

匯入依賴:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>itcast-bigdata</artifactId>
        <groupId>cn.itcast.bigdata</groupId>
        <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>itcast-bigdata-kafka</artifactId>

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka_2.11</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>

    </dependencies>
    
    <build>
        <plugins>
            <!-- java編譯外掛 -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.2</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>


</project>

3.2.2、topic的操作

由於主題的元資料資訊是註冊在 ZooKeeper 相 應節點之中,所以對主題的操作實質是對 ZooKeeper 中記錄主題元資料資訊相關路徑的操作。 Kafka將對 ZooKeeper 的相關操作封裝成一 個 ZkUtils 類 , 井封裝了一個AdrninUtils 類呼叫 ZkClient 類的相關方法以實現對 Kafka 元資料 的操作,包括對主題、代理、消費者等相關元資料的操作。對主題操作的相關 API呼叫較簡單, 相應操作都是通過呼叫 AdminUtils類的相應方法來完成的。

package cn.itcast.kafka;

import kafka.admin.AdminUtils;
import kafka.utils.ZkUtils;
import org.apache.kafka.common.security.JaasUtils;
import org.junit.Test;

import java.util.Properties;

public class TestKafkaTopic {

    @Test
    public void testCreateTopic() {
        ZkUtils zkUtils = null;
        try {
            //引數:zookeeper的地址,session超時時間,連線超時時間,是否啟用zookeeper安全機制
            zkUtils = ZkUtils.apply("node01:2181", 30000, 3000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());

            String topicName = "my-kafka-topic-test1";
            if (!AdminUtils.topicExists(zkUtils, topicName)) {
                //引數:zkUtils,topic名稱,partition數量,副本數量,引數,機架感知模式
                AdminUtils.createTopic(zkUtils, topicName, 1, 1, new Properties(), AdminUtils.createTopic$default$6());
                System.out.println(topicName + " 建立成功!");
            } else {
                System.out.println(topicName + " 已存在!");
            }
        } finally {
            if (null != zkUtils) {
                zkUtils.close();
            }
        }

    }
}

測試結果:

3.2.2.1、刪除topic
    @Test
    public void testDeleteTopic() {
        ZkUtils zkUtils = null;
        try {
            //引數:zookeeper的地址,session超時時間,連線超時時間,是否啟用zookeeper安全機制
            zkUtils = ZkUtils.apply("node01:2181", 30000, 3000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
            String topicName = "my-kafka-topic-test1";
            if (AdminUtils.topicExists(zkUtils, topicName)) {
                //引數:zkUtils,topic名稱
                AdminUtils.deleteTopic(zkUtils, topicName);
                System.out.println(topicName + " 刪除成功!");
            } else {
                System.out.println(topicName + " 不已存在!");
            }
        } finally {
            if (null != zkUtils) {
                zkUtils.close();
            }
        }

    }

測試結果:

3.2.3、生產者的操作

package cn.itcast.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;

import java.util.Properties;

public class TestProducer {

    @Test
    public void testProducer() throws InterruptedException {
        Properties config = new Properties();

        // 設定kafka服務列表,多個用逗號分隔
        config.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 設定序列化訊息 Key 的類
        config.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 設定序列化訊息 value 的類
        config.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        // 初始化
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(config);
        for (int i = 0; i < 100 ; i++) {
            ProducerRecord record = new ProducerRecord("my-kafka-topic","data-" + i);
            // 傳送訊息
            kafkaProducer.send(record);
            System.out.println("傳送訊息 --> " + i);

            Thread.sleep(100);
        }

        kafkaProducer.close();

    }

}

3.2.4、消費者的操作

package cn.itcast.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;

import javax.sound.midi.Soundbank;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class TestConsumer {

    @Test
    public void testConsumer() {
        Properties config = new Properties();
        // 設定kafka服務列表,多個用逗號分隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 設定消費者分組id
        config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
        // 設定序反列化訊息 Key 的類
        config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 設定序反列化訊息 value 的類
        config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());


        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
        // 訂閱topic
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));

        while (true) { // 使用死迴圈不斷的拉取資料
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                String value = record.value();
                long offset = record.offset();
                System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
            }
        }

    }
}

什麼是Kafka?
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Kafka快速入門
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替代Flume——Kafka Connect簡介
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