快速入门

• 翻译者：kimmking@163.com
• 原文：kafka.apache.org/quickstart

本教程假设读者完全从零开始，电脑上没有已经存在的Kafka和Zookeeper环境。以下内容需要注意的是：因为在类Unix平台和Windows平台上的Kafka控制脚本不同，在Windows平台上，需要使用路径/bin/windows代替/bin，脚本扩展名改为.bat。

第一步：下载kafka

下载Kafka 0.10.2.0版本 并解压：

>tar -xzf kafka_2.11-0.10.2.0.tgz

>cd kafka_2.11-0.10.2.0

第二步：启动kafka服务端

Kafka中使用了Zookeeper，所以我们需要先启动一个Zookeeper服务端。我们可以使用kafka中已经打包好的脚本方便的完成这个操作，快递启动一个单节点的Zookeeper实例。

>bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

[2013-04-22 15:01:37,495] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)

…

然后启动kafka服务端:

>bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

[2013-04-22 15:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)

[2013-04-22 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties)

…

第三步：创建主题

现在我们创建一个单一分区（partition）并且只有单一复制（replica）的主题，名字叫test：

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

我们可以使用如下命令列出主题列表：

>bin/kafka-topics.sh –list –zookeeper localhost:2181

test

当然，我们也可以通过在服务端（broker）配置自动创建主题的选项，这样当有消息发送到一个不存在的主题时系统会自动创建它。

第四步：发送消息

Kafka自带了一个命令行工具，它可以从一个文件或标准输入流发送消息到Kafka集群。默认情况下，每一行内容将被当做一个单独的消息。 运行以下生产者脚本，然后通过控制台输入一些字符，即可作为消息发送到服务端：

>bin/kafka-console-producer.sh –broker-list localhost:9092 –topic test

This is a message

This is another message

第五步：启动消费者

Kafka同样也提供了一个消费者脚本，它可以消费掉消息并输出到命令行标准输出流（STDOUT）：

>bin/kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server localhost:9092 –topic test –from-beginning

This is a message

This is another message

如果我们在不同的终端窗口运行如上的两个命令，这时就可以在消息生产者窗口输入内容，然后在消费者窗口看到它。

所有的命令行工具都有额外的参数，运行命令时不带任何参数即可显示出参数信息详情。

第六步：启动一个多broker集群

到目前为止，我们只启动了一个单broker。对于Kafka来说，一个单broker也是一个集群，只不过集群的大小是1。其实我们启动一个多broker集群的话，并不会复杂多少。现在我们来尝试一下，如何在同一个机器上启动3个broker节点的集群。

首先，我们为每一个broker创建一个配置文件（Windows上使用copy命令代替cp）。

>cp config/server.properties config/server-1.properties

>cp config/server.properties config/server-2.properties

按如下内容编辑各个配置文件：

“` config/server-1.properties: broker.id=1 listeners=PLAINTEXT://:9093 log.dir=/tmp/kafka-logs-1

config/server-2.properties: broker.id=2 listeners=PLAINTEXT://:9094 log.dir=/tmp/kafka-logs-2 “`

其中broker.id属性是每个节点在集群中唯一的名字。端口和日志存储目录则由于我们这几个节点都在同一台机器上启动而必须要修改。 前面的步骤里我们已经有了一个启动好的单节点kafka和Zookeeper，现在我们只需要启动这两个新配置的节点：

>bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &

>bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &

现在我们创建一个复制因子为3的新主题my-replicated-topic：

>bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper localhost:2181 –replication-factor 3 –partitions 1 –topic my-replicated-topic

创建完成，但是怎么才能知道主题被创建在整个集群中的哪个broker上了呢？事实上我们可以使用如下显示主题描述信息的命令：

>bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper localhost:2181 –topic my-replicated-topic

Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:

Topic:my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0

此时会输出主题的描述信息：第一行给出了所有分区信息的摘要，接下来的每一行则给出具体的每一个分区信息。因为我们前面创建的这个主题只有一个分区，所以就只展示了一行。

“leader”节点 “leader”节点负责响应给定节点的所有读写操作。每个节点都可能成为所有分区中一个随机选择分区的leader。 “replicas”是复制当前分区的节点列表，无论这些节点是不是leader、是不是可用。 “isr”是目前处于同步状态的replicas集合。它是replicas列表的子集，其中仅包含当前可用并且与leader同步的节点。 注意上述例子中，编号为1的节点是这个只有一个分区的主题的leader。

我们可以在最开始创建的主题上运行同样的命令，看看会发生什么：

>bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper localhost:2181 –topic test

Topic:test PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs:

Topic: test Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0

结果是很明显的：原来的主题在编号为0的服务端上，它是我们创建的这个集群上唯一的服务端，没有复制节点（replicas）。

现在我们来发布一些消息到新创建的主题：

>bin/kafka-console-producer.sh –broker-list localhost:9092 –topic my-replicated-topic

my test message 1

my test message 2

^C

然后消费这些消息：

>bin/kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server localhost:9092 –from-beginning –topic my-replicated-topic

my test message 1

my test message 2

^C

接着我们来测试一下容错性。编号为1的broker现在是leader，我们把它kill掉：

>ps aux | grep server-1.properties

7564 ttys002 0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.8/Home/bin/java…

>kill -9 7564

在Windows上使用：

On Windows use:

>wmic process get processid,caption,commandline | find “java.exe” | find “server-1.properties”

java.exe java -Xmx1G -Xms1G -server -XX:+UseG1GC … build/libs/kafka_2.10-0.10.2.0.jar” kafka.Kafka config/server-1.properties 644

taskkill /pid 644 /f

主节点直接切换到其中的一个从节点，并且编号为1的节点不再位于同步复制节点集合了：

>bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper localhost:2181 –topic my-replicated-topic

Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:

Topic: my-replated-topic Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0

但是消息现在仍然对消费者可用，尽管负责处理写消息的主节点已经宕掉了：

>bin/kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server localhost:9092 –from-beginning –topic my-replicated-topic

my test message 1

my test message 2

^C

第七步：使用Kafka连接器（Kafka Connect）导入导出数据

使用控制台读写数据固然方便，但是有时我们还是希望从其他数据源导入数据，或者导出数据到其他系统。很多时候我们可以无需通过编写集成代码，仅仅使用Kafka连接器就可以实现数据导入导出。

Kafka连接器是一个用于从Kafka导入导出数据的工具。它可以通过扩展实现自定义逻辑，或者直接与外部系统交互。在本教程我们将展示如何简单的使用Kafka连接器，实现从一个文件导入数据到Kafka主题，以及从Kafka主题导出数据到一个文件。

首先，我们创建一个测试用的文本文件：

>echo -e “foo/nbar” > test.txt

然后我们在单机模式启动两个连接器，即它们运行在同一个本地进程。这里我们使用3个配置文件作为参数。第一个文件是针对Kafka连接器进程的通用配置，包含连接到的Kafka Broker和数据的序列化格式。后面的每一个文件代表一个连接器。它们每个都包含一个唯一的连接器名称，要实例化的连接器类型和此连接器需要的其他配置。

>bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-file-source.properties config/connect-file-sink.properties

这些示例配置文件都包含在Kafka中，它们使用前面步骤启动的本地集群配置，创建两个连接器：第一个作为源连接器，从一个文本文件读取数据然后将每一行作为一个消息写入到指定的Kafka主题；第二个作为接收端连接器，从一个Kafka主题读取消息，并将每条消息作为一行写入指定的文本文件。

启动过程中我们可以看到一些日志信息，其中包括哪些连接器被实例化了。一旦Kafka连接器进程启动，源连接器就开始从test.txt文件读取信息，然后把每一行内容作为一个消息发送到名为connect-test的主题；接收端连接器就开始从connect-test主题读取消息，然后把每一个消息内容作为一行写入test.sink.txt文件。我们可以查看这个文件的内容来验证这些经过整个消息管道传递的数据：

>cat test.sink.txt

foo

bar

消息数据被Kafka存储在connect-test主题中，这样我们也可以在控制台启动一个消费者来查看主题里的消息（或者使用自定义的消费代码来处理）：

>bin/kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server localhost:9092 –topic connect-test –from-beginning

{“schema”:{“type”:”string”,”optional”:false},”payload”:”foo”} {“schema”:{“type”:”string”,”optional”:false},”payload”:”bar”}

…

这些连接器会持续的处理数据，因此我们可以通过添加数据到输入文件，然后看到消息通过整个管道： The connectors continue to process data, so we can add data to the file and see it move through the pipeline:

>echo “Another line” >> test.txt

然后我们可以看到这行数据在消费者所在的控制台以及接收端文件里出现。

第八步：使用Kafka流（Kafka Streams）处理数据

Kafka流是一个针对存储于Kafka brokers上的数据进行实时流处理和分析的客户端类库。快速入门中的示例将展示如何使用这个类库实现一个数据流处理应用。下面是其中的WordCountDemo数单词示例代码片段（转换成Java8的lambda表达式更便于阅读）。

“` // 字符串和长整型的序列化器与反序列化器(serde) final Serde stringSerde = Serdes.String(); final Serde longSerde = Serdes.Long();

// 从streams-file-input主题构造一个KStream，消息值代表了文本的每一行(这里我们忽略消息key中存储的数据) KStream<String, String> textLines = builder.stream(stringSerde, stringSerde, “streams-file-input”);

KTable<String, Long> wordCounts = textLines // 按空格拆分每个文本行为多个单独的词 .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split(“/W+”)))

// 将单词分组后作为消息的key
.groupBy((key, value) -> value)

// 统计每个单词出现的次数（即消息的key）
.count("Counts")

// 将运行结果作为变更记录流发送到输出主题 wordCounts.to(stringSerde, longSerde, “streams-wordcount-output”); “`

上面的代码实现了数单词算法（WordCount algorithm），即计算了输入文本中每一个单词出现的次数。不同于我们常见的计算给定数量文本的数单词算法，这个示例被设计来操作一个无限的、不确定数据量的数据流。跟有界的情况类似，这是一个有状态的算法，会跟踪和更新单词的数目。此算法必须假定输入的数据是没有边界的，这样因为不知道什么时候处理完所有的数据，所以每当处理了新输入的数据时，上述代码会随时输出当前的状态和处理结果。

我们先准备发送到Kafka主题的输入数据，这些数据将被Kafka流程序依次处理。

>echo -e “all streams lead to kafka/nhello kafka streams/njoin kafka summit” > file-input.txt

在Windows上执行:

>echo all streams lead to kafka> file-input.txt

>echo hello kafka streams>> file-input.txt

>echo|set /p=join kafka summit>> file-input.txt

接着，我们控制台上使用生产者脚本将这些数据发送到一个叫streams-file-input的主题，此脚本会从标准输入（STDIN）一行行的读取数据，然后把每一行内容作为一个单独的、key为null、值为字符串格式的Kafka消息，发送到这个主题（在实际应用中，只要应用程序一直运行，数据就可以一直持续的流向Kafka）：

>bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper localhost:2181 –replication-factor 1 –partitions 1 –topic streams-file-input

>bin/kafka-console-producer.sh –broker-list localhost:9092 –topic streams-file-input < file-input.txt

此时我们可以运行数单词示例程序来处理输入数据：

>bin/kafka-run-class.sh org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo

示例程序将从streams-file-input主题读入数据，然后用数单词算法计算每一个消息数据，持续将当前计算结果写入到streams-wordcount-output主题。到目前为止，我们在任何命令行的标准输出上看不到这些结果，因为这些结果数据都被写入到Kafka输出主题streams-wordcount-output了。这个示例程序也将会一直运行，不像常见的流处理程序会在处理完以后自动结束。

现在我们可以通过读取Kafka输出主题来查看数单词示例程序的输出：

>bin/kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server localhost:9092 –topic streams-wordcount-output –from-beginning –formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter –property print.key=true –property print.value=true –property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer –property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer

可以看到在控制台上输出如下：

all 1

lead 1

to 1

hello 1

streams 2

join 1

kafka 3

summit 1

第一列是java.lang.String类型的Kafka消息key，第二列是java.lang.Long类型的消息值。注意到输出的实际上是一个持续更新的流，每一个数据记录（上面输出的每一行）代表一个单词（比如kafka）每次更新的计数。对于同一个key，会有多个记录，每一个后面的记录代表之前记录的更新结果。

下面的两幅图展示了这个场景下到底发生了什么。图上的第一列展示了计算单词出现次数的KTable<String, Long>的当前状态演化。第二列展示了状态更新导致的KTable变化记录，也是被发送到Kafka输出主题streams-wordcount-output中的数据。

“all stream lead to kafka”这行文本先被处理。随着每一个新单词作为一个表格中的新项（绿色背景高亮显示）加入到KTable，KTable表格逐渐增长，同时相应的变化记录被发送到下面的KStream中。

当第二行文本“hello kafka streams”被处理后，我们可以看到与此同时在KTable中已经存在的项立即被更新（即kafak和streams）。同样的变化记录也被发送到输出主题。

第三行处理也类似，我们暂且略去。这就解释了为何输出主题中的内容如上所，因为它包含了全部的变化记录。

如果我们跳出这个具体的示例来看，Kafka流所做的事情就是表和变更记录流之间的相互作用（这里表指的是KTable，变更记录流指的是下面的KStream）：表中的每一个变化记录会发送到流中，当然如果我们从头至尾的消费一个完整的变更记录流，则可以重建这个表的全部内容。

现在我们可以写入更多消息到stream-file-input主题，然后观察这些消息被添加到streams-wordcount-output主题，这些消息反映出了更新的单词计数（可以在控制台使用上面提及的生产者脚本和消费者脚本来操作）。

最后我们可以在控制台使用Ctrl-C快捷键来结束消费者。