kafka集群搭建

Java代码  

1. 1.zookeeper集群  搭建在110， 111,112  
2.   
3. 2.kafka使用3个节点110， 111,112  
4. 修改配置文件config/server.properties  
5. broker.id=110  
6. host.name=192.168.1.110  
7. log.dirs=/usr/local/kafka_2.10-0.8.2.0/logs  
8. 复制到其他两个节点，然后修改对应节点上的config/server.pro   
9.   
10. 3.启动,在三个节点分别执行  
11. bin/kafka-server-start.sh  config/server.properties >/dev/null 2>&1 &  
12.   
13. 4 创建主题  
14. bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test  
15.   
16. 5 查看主题详细  
17. bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test  
18.  --topic test  
19. Topic:test      PartitionCount:3        ReplicationFactor:3     Configs:  
20.         Topic: test     Partition: 0    Leader: 110     Replicas: 110,111,112  Isr: 110,111,112  
21.         Topic: test     Partition: 1    Leader: 111     Replicas: 111,112,110  Isr: 111,112,110  
22.         Topic: test     Partition: 2    Leader: 112     Replicas: 112,110,111  Isr: 112,110,111  
23.   
24.   
25. 6 去zk上看kafka集群  
26. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] ls /  
27. [admin, zookeeper, consumers, config, controller, zk-fifo, storm, brokers, controller_epoch]  
28. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] ls /brokers   ----> 查看注册在zk内的kafka  
29. [topics, ids]  
30. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] ls /brokers/ids  
31. [112, 110, 111]  
32. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] ls /brokers/ids/112  
33. []  
34. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 9] ls /brokers/topics   
35. [test]  
36. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] ls /brokers/topics/test   
37. [partitions]  
38. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 11] ls /brokers/topics/test/partitions  
39. [2, 1, 0]  
40. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 12]   

2  kafka java调用：

2.1 java端生产数据， kafka集群消费数据：

Java代码  

1. 1 创建maven工程，pom.xml中增加如下：  
2.  <dependency>  
3.         <groupId>org.apache.kafka</groupId>  
4.         <artifactId>kafka_2.10</artifactId>  
5.         <version>0.8.2.0</version>  
6.     </dependency>  
7.   
8.   
9. 2 java代码：  向主题test内写入数据  
10.   
11. import java.util.Properties;  
12. import java.util.concurrent.TimeUnit;  
13.   
14. import kafka.javaapi.producer.Producer;  
15. import kafka.producer.KeyedMessage;  
16. import kafka.producer.ProducerConfig;  
17. import kafka.serializer.StringEncoder;  
18.   
19.   
20.   
21.   
22. public class kafkaProducer extends Thread{  
23.   
24.     private String topic;  
25.       
26.     public kafkaProducer(String topic){  
27.         super();  
28.         this.topic = topic;  
29.     }  
30.       
31.       
32.     @Override  
33.     public void run() {  
34.         Producer producer = createProducer();  
35.         int i=0;  
36.         while(true){  
37.             producer.send(new KeyedMessage<Integer, String>(topic, "message: " + i++));  
38.             try {  
39.                 TimeUnit.SECONDS.sleep(1);  
40.             } catch (InterruptedException e) {  
41.                 e.printStackTrace();  
42.             }  
43.         }  
44.     }  
45.   
46.     private Producer createProducer() {  
47.         Properties properties = new Properties();  
48.         properties.put("zookeeper.connect", "192.168.1.110:2181,192.168.1.111:2181,192.168.1.112:2181");//声明zk  
49.         properties.put("serializer.class", StringEncoder.class.getName());  
50.         properties.put("metadata.broker.list", "192.168.1.110:9092,192.168.1.111:9093,192.168.1.112:9094");// 声明kafka broker  
51.         return new Producer<Integer, String>(new ProducerConfig(properties));  
52.      }  
53.       
54.       
55.     public static void main(String[] args) {  
56.         new kafkaProducer("test").start();// 使用kafka集群中创建好的主题 test   
57.           
58.     }  
59.        
60. }  
61.   
62.   
63.   
64.   
65. 3  kafka集群中消费主题test的数据：  
66. [root@h2master kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginnin  
67.   
68. 4   启动java代码，然后在看集群消费的数据如下：  
69.   
70. message: 0  
71. message: 1  
72. message: 2  
73. message: 3  
74. message: 4  
75. message: 5  
76. message: 6  
77. message: 7  
78. message: 8  
79. message: 9  
80. message: 10  
81. message: 11  
82. message: 12  
83. message: 13  
84. message: 14  
85. message: 15  
86. message: 16  
87. message: 17  
88. message: 18  
89. message: 19  
90. message: 20  
91. message: 21  

 3 kafka 使用Java写消费者，这样 先运行kafkaProducer ，在运行kafkaConsumer，即可得到生产者的数据：

Java代码  

1. import java.util.HashMap;  
2. import java.util.List;  
3. import java.util.Map;  
4. import java.util.Properties;  
5.   
6. import kafka.consumer.Consumer;  
7. import kafka.consumer.ConsumerConfig;  
8. import kafka.consumer.ConsumerIterator;  
9. import kafka.consumer.KafkaStream;  
10. import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;  
11.   
12.   
13.   
14.   
15. /** 
16.  * 接收数据 
17.  * 接收到: message: 10 
18. 接收到: message: 11 
19. 接收到: message: 12 
20. 接收到: message: 13 
21. 接收到: message: 14 
22.  * @author zm 
23.  * 
24.  */  
25. public class kafkaConsumer extends Thread{  
26.   
27.     private String topic;  
28.       
29.     public kafkaConsumer(String topic){  
30.         super();  
31.         this.topic = topic;  
32.     }  
33.       
34.       
35.     @Override  
36.     public void run() {  
37.         ConsumerConnector consumer = createConsumer();  
38.         Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();  
39.         topicCountMap.put(topic, 1); // 一次从主题中获取一个数据  
40.          Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>>  messageStreams = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);  
41.          KafkaStream<byte[], byte[]> stream = messageStreams.get(topic).get(0);// 获取每次接收到的这个数据  
42.          ConsumerIterator<byte[], byte[]> iterator =  stream.iterator();  
43.          while(iterator.hasNext()){  
44.              String message = new String(iterator.next().message());  
45.              System.out.println("接收到: " + message);  
46.          }  
47.     }  
48.   
49.     private ConsumerConnector createConsumer() {  
50.         Properties properties = new Properties();  
51.         properties.put("zookeeper.connect", "192.168.1.110:2181,192.168.1.111:2181,192.168.1.112:2181");//声明zk  
52.         properties.put("group.id", "group1");// 必须要使用别的组名称， 如果生产者和消费者都在同一组，则不能访问同一组内的topic数据  
53.         return Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));  
54.      }  
55.       
56.       
57.     public static void main(String[] args) {  
58.         new kafkaConsumer("test").start();// 使用kafka集群中创建好的主题 test   
59.           
60.     }  
61.        
62. }