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Kafka实战－简单示例详解大数据

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1.概述

　　上一篇博客《Kafka实战－Kafka Cluster》中，为大家介绍了Kafka集群的安装部署，以及对Kafka集群Producer/Consumer、HA等做了相关测试，今天我们来开发一个Kafka示例，练习如何在Kafka中进行编程，下面是今天的分享的目录结构：

  • 开发环境
  • ConfigureAPI
  • Consumer
  • Producer
  • 截图预览

　　下面开始今天的内容分享。

2.开发环境

　　在开发Kafka相关应用之前，我们得将Kafka得开发环境搭建完成，这里我所使用得开发环境如下所示：

基础软件 工具名称
IDE JBoss Studio 8
JDK 1.7

　　关于基础软件的下载及相关配置，大家可参考我写的《高可用Hadoop平台－启航》一文的相关赘述，这里就不多做介绍了。在安装好相关基础软件后，我们开始项目工程的创建，这里我们所使用的工程结构是Maven，关于Maven环境的相关配置信息，可参考我在《Hadoop2源码分析－准备篇》一文对Maven环境配置的赘述。

　　在准备完成相关基础软件以及Maven环境后，我们大家创建的工程，在pom.xml文件中，添加Kafka的依赖包，添加代码如下所示：

        <dependency> 
            <groupId>org.apache.kafka</groupId> 
            <artifactId>kafka_2.11</artifactId> 
            <version>0.8.2.1</version> 
        </dependency>

　　下面开始编写今天的代码示例。

3.ConfigureAPI

　　首先是一个配置结构类文件，配置Kafka的相关参数，代码如下所示：

package cn.hadoop.hdfs.conf; 
 
/** 
 * @Date Apr 28, 2015 
 * 
 * @Author dengjie 
 * 
 * @Note Set param path 
 */ 
public class ConfigureAPI { 
 
    public interface KafkaProperties { 
        public final static String ZK = "10.211.55.15:2181,10.211.55.17:2181,10.211.55.18:2181"; 
        public final static String GROUP_ID = "test_group1"; 
        public final static String TOPIC = "test2"; 
        public final static String BROKER_LIST = "10.211.55.15:9092,10.211.55.17:9092,10.211.55.18:9092"; 
        public final static int BUFFER_SIZE = 64 * 1024; 
        public final static int TIMEOUT = 20000; 
        public final static int INTERVAL = 10000; 
    } 
 
}

4.Consumer

　　然后是一个消费程序，用于消费Kafka的消息，代码如下所示：

  • JConsumer

package cn.hadoop.hdfs.kafka; 
 
import java.util.HashMap; 
import java.util.List; 
import java.util.Map; 
import java.util.Properties; 
 
import cn.hadoop.hdfs.conf.ConfigureAPI.KafkaProperties; 
import kafka.consumer.Consumer; 
import kafka.consumer.ConsumerConfig; 
import kafka.consumer.ConsumerIterator; 
import kafka.consumer.KafkaStream; 
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector; 
 
/** 
 * @Date May 22, 2015 
 * 
 * @Author dengjie 
 * 
 * @Note Kafka Consumer 
 */ 
public class JConsumer extends Thread { 
 
    private ConsumerConnector consumer; 
    private String topic; 
    private final int SLEEP = 1000 * 3; 
 
    public JConsumer(String topic) { 
        consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(this.consumerConfig()); 
        this.topic = topic; 
    } 
 
    private ConsumerConfig consumerConfig() { 
        Properties props = new Properties(); 
        props.put("zookeeper.connect", KafkaProperties.ZK); 
        props.put("group.id", KafkaProperties.GROUP_ID); 
        props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "40000"); 
        props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200"); 
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); 
        return new ConsumerConfig(props); 
    } 
 
    @Override 
    public void run() { 
        Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>(); 
        topicCountMap.put(topic, new Integer(1)); 
        Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap); 
        KafkaStream<byte[], byte[]> stream = consumerMap.get(topic).get(0); 
        ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = stream.iterator(); 
        while (it.hasNext()) { 
            System.out.println("Receive->[" + new String(it.next().message()) + "]"); 
            try { 
                sleep(SLEEP); 
            } catch (Exception ex) { 
                ex.printStackTrace(); 
            } 
        } 
    } 
 
}

5.Producer

　　接着是Kafka的生产消息程序，用于产生Kafka的消息供Consumer去消费，具体代码如下所示：

  • JProducer

package cn.hadoop.hdfs.kafka; 
 
import java.util.Properties; 
 
import kafka.javaapi.producer.Producer; 
import kafka.producer.KeyedMessage; 
import kafka.producer.ProducerConfig; 
 
/** 
 * @Date May 22, 2015 
 * 
 * @Author dengjie 
 * 
 * @Note Kafka JProducer 
 */ 
public class JProducer extends Thread { 
 
    private Producer<Integer, String> producer; 
    private String topic; 
    private Properties props = new Properties(); 
    private final int SLEEP = 1000 * 3; 
 
    public JProducer(String topic) { 
        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder"); 
        props.put("metadata.broker.list", "10.211.55.18:9092"); 
        producer = new Producer<Integer, String>(new ProducerConfig(props)); 
        this.topic = topic; 
    } 
 
    @Override 
    public void run() { 
        int offsetNo = 1; 
        while (true) { 
            String msg = new String("Message_" + offsetNo); 
            System.out.println("Send->[" + msg + "]"); 
            producer.send(new KeyedMessage<Integer, String>(topic, msg)); 
            offsetNo++; 
            try { 
                sleep(SLEEP); 
            } catch (Exception ex) { 
                ex.printStackTrace(); 
            } 
        } 
    } 
 
}

6.截图预览

　　在开发完Consumer和Producer的代码后，我们来测试相关应用，下面给大家编写了一个Client去测试Consumer和Producer，具体代码如下所示：

  • KafkaClient

package cn.hadoop.hdfs.kafka.client; 
 
import cn.hadoop.hdfs.conf.ConfigureAPI.KafkaProperties; 
import cn.hadoop.hdfs.kafka.JConsumer; 
import cn.hadoop.hdfs.kafka.JProducer; 
 
/** 
 * @Date May 22, 2015 
 * 
 * @Author dengjie 
 * 
 * @Note To run Kafka Code 
 */ 
public class KafkaClient { 
 
    public static void main(String[] args) { 
        JProducer pro = new JProducer(KafkaProperties.TOPIC); 
        pro.start(); 
 
        JConsumer con = new JConsumer(KafkaProperties.TOPIC); 
        con.start(); 
    } 
 
}

　　运行截图如下所示：

Kafka实战－简单示例详解大数据

7.总结

　　大家在开发Kafka的应用时，需要注意相关事项。若是使用Maven项目工程，在添加相关Kafka依赖JAR包时，有可能依赖JAR会下载失败，若出现这种情况，可手动将Kafka的依赖JAR包添加到Maven仓库即可，在编写Consumer和Producer程序，这里只是给出一个示例让大家先熟悉Kafka的代码如何去编写，后面会给大家更加详细复杂的代码模块案例。

8.结束语

　　这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！

　　

原创文章，作者：Maggie-Hunter，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/9933.html

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