對於kafka真的是又愛又恨，作爲架構和大數據兩個方面的通用者， 在這個數據量稱雄的時代，越來越起到至關重要的作用，在和同事進行交流的時候，kafka在開發的過程中如何使用能起到最大的效果成爲話題之一，那沒有用過kafka的你，又該怎麼整，沒關係，我的粉絲怎麼可以有這種尷尬，這裏我從環境準備開始搭建一套kafka開發的api，舊版本和新版本的代碼聯合使用，看完不說你成爲大神，起碼你在跟同事交流的時候不至於窘迫，但是，一定要自己去實踐一下啊
個人公衆號：Java架構師聯盟，每日更新技術好文
環境準備
1）在eclipse中創建一個java工程
2）在工程的根目錄創建一個lib文件夾
3）解壓kafka安裝包，將安裝包libs目錄下的jar包拷貝到工程的lib目錄下，並build path。
4）啓動zk和kafka集羣，在kafka集羣中打開一個消費者
[root@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop102:2181 --topic first
Kafka生產者Java API
創建生產者（過時的API）
package com.root.kafka;
import java.util.Properties;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;
public class OldProducer {
@SuppressWarnings("deprecation")
public static void main(String[] args) {
Properties properties = new Properties();
properties.put("metadata.broker.list", "hadoop102:9092");
properties.put("request.required.acks", "1");
properties.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
Producer producer = new Producer(new ProducerConfig(properties));
KeyedMessage message = new KeyedMessage("first", "hello world");
producer.send(message );
}
}
4.2.2 創建生產者（新API**）
package com.root.kafka;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
public class NewProducer {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
// Kafka服務端的主機名和端口號
props.put("bootstrap.servers", "hadoop103:9092");
// 等待所有副本節點的應答
props.put("acks", "all");
// 消息發送最大嘗試次數
props.put("retries", 0);
// 一批消息處理大小
props.put("batch.size", 16384);
// 請求延時
props.put("linger.ms", 1);
// 發送緩存區內存大小
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");
Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
producer.send(new ProducerRecord("first", Integer.toString(i), "hello world-" + i));
}
producer.close();
}
}
創建生產者帶回調函數（新API）
package com.root.kafka;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
public class CallBackProducer {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
// Kafka服務端的主機名和端口號
props.put("bootstrap.servers", "hadoop103:9092");
// 等待所有副本節點的應答
props.put("acks", "all");
// 消息發送最大嘗試次數
props.put("retries", 0);
// 一批消息處理大小
props.put("batch.size", 16384);
// 增加服務端請求延時
props.put("linger.ms", 1);
// 發送緩存區內存大小
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 kafkaProducer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord("first", "hello" + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if (metadata != null) {
System.err.println(metadata.partition() + "---" + metadata.offset());
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}
4.2.4 自定義分區生產者
0）需求：將所有數據存儲到topic的第0號分區上
1）定義一個類實現Partitioner接口，重寫裏面的方法（過時API）
package com.root.kafka;
import java.util.Map;
import kafka.producer.Partitioner;
public class CustomPartitioner implements Partitioner {
public CustomPartitioner() {
super();
}
@Override
public int partition(Object key, int numPartitions) {
// 控制分區
return 0;
}
}
2）自定義分區（新API）
package com.root.kafka;
import java.util.Map;
import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
public class CustomPartitioner implements Partitioner {
@Override
public void configure(Map configs) {
}
@Override
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
// 控制分區
return 0;
}
@Override
public void close() {
}
}
3）在代碼中調用
package com.root.kafka;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
public class PartitionerProducer {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
// Kafka服務端的主機名和端口號
props.put("bootstrap.servers", "hadoop103:9092");
// 等待所有副本節點的應答
props.put("acks", "all");
// 消息發送最大嘗試次數
props.put("retries", 0);
// 一批消息處理大小
props.put("batch.size", 16384);
// 增加服務端請求延時
props.put("linger.ms", 1);
// 發送緩存區內存大小
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");
// 自定義分區
props.put("partitioner.class", "com.root.kafka.CustomPartitioner");
Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord("first", "1", "root"));
producer.close();
}
}
4）測試
（1）在hadoop102上監控/opt/module/kafka/logs/目錄下first主題3個分區的log日誌動態變化情況
[root@hadoop102 first-0]$ tail -f 00000000000000000000.log
[root@hadoop102 first-1]$ tail -f 00000000000000000000.log
[root@hadoop102 first-2]$ tail -f 00000000000000000000.log
（2）發現數據都存儲到指定的分區了。
Kafka消費者Java API
0）在控制檯創建發送者
[root@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop102:9092 --topic first
>hello world
1）創建消費者（過時API）
package com.root.kafka.consume;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import kafka.consumer.Consumer;
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
public class CustomConsumer {
@SuppressWarnings("deprecation")
public static void main(String[] args) {
Properties properties = new Properties();
properties.put("zookeeper.connect", "hadoop102:2181");
properties.put("group.id", "g1");
properties.put("zookeeper.session.timeout.ms", "500");
properties.put("zookeeper.sync.time.ms", "250");
properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
// 創建消費者連接器
ConsumerConnector consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));
HashMap topicCount = new HashMap<>();
topicCount.put("first", 1);
Map>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCount);
KafkaStream stream = consumerMap.get("first").get(0);
ConsumerIterator it = stream.iterator();
while (it.hasNext()) {
System.out.println(new String(it.next().message()));
}
}
}
2）官方提供案例（自動維護消費情況）（新API）
package com.root.kafka.consume;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
public class CustomNewConsumer {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
// 定義kakfa 服務的地址，不需要將所有broker指定上
props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
// 制定consumer group
props.put("group.id", "test");
// 是否自動確認offset
props.put("enable.auto.commit", "true");
// 自動確認offset的時間間隔
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
// key的序列化類
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// value的序列化類
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 定義consumer
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
// 消費者訂閱的topic, 可同時訂閱多個
consumer.subscribe(Arrays.asList("first", "second","third"));
while (true) {
// 讀取數據，讀取超時時間爲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());
}
}
}`
Kafka producer攔截器(interceptor)
攔截器原理
Producer攔截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用於實現clients端的定製化控制邏輯。
對於producer而言，interceptor使得用戶在消息發送前以及producer回調邏輯前有機會對消息做一些定製化需求，比如修改消息等。同時，producer允許用戶指定多個interceptor按序作用於同一條消息從而形成一個攔截鏈(interceptor chain)。Intercetpor的實現接口是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定義的方法包括：
（1）configure(configs)
獲取配置信息和初始化數據時調用。
（2）onSend(ProducerRecord)：
該方法封裝進KafkaProducer.send方法中，即它運行在用戶主線程中。Producer確保在消息被序列化以及計算分區前調用該方法。用戶可以在該方法中對消息做任何操作，但最好保證不要修改消息所屬的topic和分區，否則會影響目標分區的計算
（3）onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)：
該方法會在消息被應答或消息發送失敗時調用，並且通常都是在producer回調邏輯觸發之前。onAcknowledgement運行在producer的IO線程中，因此不要在該方法中放入很重的邏輯，否則會拖慢producer的消息發送效率
（4）close：
關閉interceptor，主要用於執行一些資源清理工作
如前所述，interceptor可能被運行在多個線程中，因此在具體實現時用戶需要自行確保線程安全。另外倘若指定了多個interceptor，則producer將按照指定順序調用它們，並僅僅是捕獲每個interceptor可能拋出的異常記錄到錯誤日誌中而非在向上傳遞。這在使用過程中要特別留意。
攔截器案例
1）需求：
實現一個簡單的雙interceptor組成的攔截鏈。第一個interceptor會在消息發送前將時間戳信息加到消息value的最前部；第二個interceptor會在消息發送後更新成功發送消息數或失敗發送消息數。
2）案例實操
（1）增加時間戳攔截器
package com.root.kafka.interceptor;
import java.util.Map;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
public class TimeInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
// 創建一個新的record，把時間戳寫入消息體的最前部
return new ProducerRecord(record.topic(), record.partition(), record.timestamp(), record.key(),
System.currentTimeMillis() + "," + record.value().toString());
}
@Override
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
}
@Override
public void close() {
}
}
（2）統計發送消息成功和發送失敗消息數，並在producer關閉時打印這兩個計數器
package com.root.kafka.interceptor;
import java.util.Map;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
public class CounterInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String>{
private int errorCounter = 0;
private int successCounter = 0;
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
return record;
}
@Override
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
// 統計成功和失敗的次數
if (exception == null) {
successCounter++;
} else {
errorCounter++;
}
}
@Override
public void close() {
// 保存結果
System.out.println("Successful sent: " + successCounter);
System.out.println("Failed sent: " + errorCounter);
}
}
（3）producer主程序
package com.root.kafka.interceptor;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
public class InterceptorProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1 設置配置信息
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
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");
// 2 構建攔截鏈
List<String> interceptors = new ArrayList<>();
interceptors.add("com.root.kafka.interceptor.TimeInterceptor"); interceptors.add("com.root.kafka.interceptor.CounterInterceptor");
props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);
String topic = "first";
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
// 3 發送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, "message" + i);
producer.send(record);
}
// 4 一定要關閉producer，這樣纔會調用interceptor的close方法
producer.close();
}
}
3）測試
（1）在kafka上啓動消費者，然後運行客戶端java程序。
[root@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop102:2181 --from-beginning --topic first
1501904047034,message0
1501904047225,message1
1501904047230,message2
1501904047234,message3
1501904047236,message4
1501904047240,message5
1501904047243,message6
1501904047246,message7
1501904047249,message8
1501904047252,message9
（2）觀察java平臺控制檯輸出數據如下：
Successful sent: 10
Failed sent: 0
kafka Streams
概述
Kafka Streams
Kafka Streams。Apache Kafka開源項目的一個組成部分。是一個功能強大，易於使用的庫。用於在Kafka上構建高可分佈式、拓展性，容錯的應用程序。
Kafka Streams特點
1）功能強大
高擴展性，彈性，容錯
2）輕量級
無需專門的集羣
一個庫，而不是框架
3）完全集成
100%的Kafka 0.10.0版本兼容
易於集成到現有的應用程序
4）實時性
毫秒級延遲
並非微批處理
窗口允許亂序數據
允許遲到數據
爲什麼要有Kafka Stream
當前已經有非常多的流式處理系統，最知名且應用最多的開源流式處理系統有Spark Streaming和Apache Storm。Apache Storm發展多年，應用廣泛，提供記錄級別的處理能力，當前也支持SQL on Stream。而Spark Streaming基於Apache Spark，可以非常方便與圖計算，SQL處理等集成，功能強大，對於熟悉其它Spark應用開發的用戶而言使用門檻低。另外，目前主流的Hadoop發行版，如Cloudera和Hortonworks，都集成了Apache Storm和Apache Spark，使得部署更容易。
既然Apache Spark與Apache Storm擁有如此多的優勢，那爲何還需要Kafka Stream呢？主要有如下原因。
第一，Spark和Storm都是流式處理框架，而Kafka Stream提供的是一個基於Kafka的流式處理類庫。框架要求開發者按照特定的方式去開發邏輯部分，供框架調用。開發者很難了解框架的具體運行方式，從而使得調試成本高，並且使用受限。而Kafka Stream作爲流式處理類庫，直接提供具體的類給開發者調用，整個應用的運行方式主要由開發者控制，方便使用和調試。
第二，雖然Cloudera與Hortonworks方便了Storm和Spark的部署，但是這些框架的部署仍然相對複雜。而Kafka Stream作爲類庫，可以非常方便的嵌入應用程序中，它對應用的打包和部署基本沒有任何要求。
第三，就流式處理系統而言，基本都支持Kafka作爲數據源。例如Storm具有專門的kafka-spout，而Spark也提供專門的spark-streaming-kafka模塊。事實上，Kafka基本上是主流的流式處理系統的標準數據源。換言之，大部分流式系統中都已部署了Kafka，此時使用Kafka Stream的成本非常低。
第四，使用Storm或Spark Streaming時，需要爲框架本身的進程預留資源，如Storm的supervisor和Spark on YARN的node manager。即使對於應用實例而言，框架本身也會佔用部分資源，如Spark Streaming需要爲shuffle和storage預留內存。但是Kafka作爲類庫不佔用系統資源。
第五，由於Kafka本身提供數據持久化，因此Kafka Stream提供滾動部署和滾動升級以及重新計算的能力。
第六，由於Kafka Consumer Rebalance機制，Kafka Stream可以在線動態調整並行度。
Kafka Stream數據清洗案例
0）需求：
實時處理單詞帶有”>>>”前綴的內容。例如輸入”root>>>ximenqing”，最終處理成“ximenqing”
1）需求分析：
2）案例實操
（1）創建一個工程，並添加jar包
（2）創建主類
package com.root.kafka.stream;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.processor.Processor;
import org.apache.kafka.streams.processor.ProcessorSupplier;
import org.apache.kafka.streams.processor.TopologyBuilder;
public class Application {
public static void main(String[] args) {
// 定義輸入的topic
String from = "first";
// 定義輸出的topic
String to = "second";
// 設置參數
Properties settings = new Properties();
settings.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "logFilter");
settings.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
StreamsConfig config = new StreamsConfig(settings);
// 構建拓撲
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.addSource("SOURCE", from)
.addProcessor("PROCESS", new ProcessorSupplier<byte[], byte[]>() {
@Override
public Processor<byte[], byte[]> get() {
// 具體分析處理
return new LogProcessor();
}
}, "SOURCE")
.addSink("SINK", to, "PROCESS");
// 創建kafka stream
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder, config);
streams.start();
}
}
（3）具體業務處理
package com.root.kafka.stream;
import org.apache.kafka.streams.processor.Processor;
import org.apache.kafka.streams.processor.ProcessorContext;
public class LogProcessor implements Processor<byte[], byte[]> {
private ProcessorContext context;
@Override
public void init(ProcessorContext context) {
this.context = context;
}
@Override
public void process(byte[] key, byte[] value) {
String input = new String(value);
// 如果包含“>>>”則只保留該標記後面的內容
if (input.contains(">>>")) {
input = input.split(">>>")[1].trim();
// 輸出到下一個topic
context.forward("logProcessor".getBytes(), input.getBytes());
}else{
context.forward("logProcessor".getBytes(), input.getBytes());
}
}
@Override
public void punctuate(long timestamp) {
}
@Override
public void close() {
}
}
（4）運行程序
（5）在hadoop104上啓動生產者
[root@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop102:9092 --topic first
>hello>>>world
>h>>>root
>hahaha
（6）在hadoop103上啓動消費者
[root@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop102:2181 --from-beginning --topic second
world
root
hahaha