Maven依赖包:

  1. <dependency>
  2. <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  3. <artifactId>kafka-clients</artifactId>
  4. <version>0.8.2.1</version>
  5. </dependency>
  6. <dependency>
  7. <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  8. <artifactId>kafka_2.11</artifactId>
  9. <version>0.8.2.1</version>
  10. </dependency>

代码如下:

  1. import java.util.Properties;
  2. import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
  3. import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
  4. import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
  5. import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
  6. import org.slf4j.Logger;
  7. import org.slf4j.LoggerFactory;
  8. public class KafkaProducerTest {
  9. private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(KafkaProducerTest.class);
  10. private static Properties properties = null;
  11. static {
  12. properties = new Properties();
  13. properties.put("bootstrap.servers", "centos.master:9092,centos.slave1:9092,centos.slave2:9092");
  14. properties.put("producer.type", "sync");
  15. properties.put("request.required.acks", "1");
  16. properties.put("serializer.class", "kafka.serializer.DefaultEncoder");
  17. properties.put("partitioner.class", "kafka.producer.DefaultPartitioner");
  18. properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer");
  19. //      properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
  20. properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer");
  21. //      properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
  22. }
  23. public void produce() {
  24. KafkaProducer<byte[], byte[]> kafkaProducer = new KafkaProducer<byte[],byte[]>(properties);
  25. ProducerRecord<byte[],byte[]> kafkaRecord = new ProducerRecord<byte[],byte[]>(
  26. "test", "kkk".getBytes(), "vvv".getBytes());
  27. kafkaProducer.send(kafkaRecord, new Callback() {
  28. public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
  29. if(null != e) {
  30. LOG.info("the offset of the send record is {}", metadata.offset());
  31. LOG.error(e.getMessage(), e);
  32. }
  33. LOG.info("complete!");
  34. }
  35. });
  36. kafkaProducer.close();
  37. }
  38. public static void main(String[] args) {
  39. KafkaProducerTest kafkaProducerTest = new KafkaProducerTest();
  40. for (int i = 0; i < 10; i++) {
  41. kafkaProducerTest.produce();
  42. }
  43. }
  44. }
  1. import java.util.List;
  2. import java.util.Map;
  3. import java.util.Properties;
  4. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
  5. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
  6. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
  7. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  8. import org.slf4j.Logger;
  9. import org.slf4j.LoggerFactory;
  10. public class KafkaConsumerTest {
  11. private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumerTest.class);
  12. public static void main(String[] args) {
  13. Properties properties = new Properties();
  14. properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
  15. "centos.master:9092,centos.slave1:9092,centos.slave2:9092");
  16. properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-consumer-group");
  17. properties.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS, "1000");
  18. properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
  19. properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY, "range");
  20. //      properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY, "roundrobin");
  21. properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "10000");
  22. properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
  23. "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer");
  24. properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
  25. "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer");
  26. KafkaConsumer<byte[], byte[]> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<byte[], byte[]>(properties);
  27. kafkaConsumer.subscribe("test");
  28. //      kafkaConsumer.subscribe("*");
  29. boolean isRunning = true;
  30. while(isRunning) {
  31. Map<String, ConsumerRecords<byte[], byte[]>> results = kafkaConsumer.poll(100);
  32. if (null != results) {
  33. for (Map.Entry<String, ConsumerRecords<byte[], byte[]>> entry : results.entrySet()) {
  34. LOG.info("topic {}", entry.getKey());
  35. ConsumerRecords<byte[], byte[]> consumerRecords = entry.getValue();
  36. List<ConsumerRecord<byte[], byte[]>> records = consumerRecords.records();
  37. for (int i = 0, len = records.size(); i < len; i++) {
  38. ConsumerRecord<byte[], byte[]> consumerRecord = records.get(i);
  39. LOG.info("topic {} partition {}", consumerRecord.topic(), consumerRecord.partition());
  40. try {
  41. LOG.info("offset {} value {}", consumerRecord.offset(), new String(consumerRecord.value()));
  42. } catch (Exception e) {
  43. LOG.error(e.getMessage(), e);
  44. }
  45. }
  46. }
  47. }
  48. }
  49. kafkaConsumer.close();
  50. }
  51. }

发现KafkaConsumer的poll方法未实现

  1. @Override
  2. public Map<String, ConsumerRecords<K,V>> poll(long timeout) {
  3. // TODO Auto-generated method stub
  4. return null;
  5. }

后改为kafka.javaapi.consumer.SimpleConsumer实现,正常运行

    1. import java.nio.ByteBuffer;
    2. import java.util.ArrayList;
    3. import java.util.Collections;
    4. import java.util.HashMap;
    5. import java.util.List;
    6. import java.util.Map;
    7. import kafka.api.FetchRequest;
    8. import kafka.api.FetchRequestBuilder;
    9. import kafka.api.PartitionOffsetRequestInfo;
    10. import kafka.cluster.Broker;
    11. import kafka.common.ErrorMapping;
    12. import kafka.common.TopicAndPartition;
    13. import kafka.javaapi.FetchResponse;
    14. import kafka.javaapi.OffsetRequest;
    15. import kafka.javaapi.OffsetResponse;
    16. import kafka.javaapi.PartitionMetadata;
    17. import kafka.javaapi.TopicMetadata;
    18. import kafka.javaapi.TopicMetadataRequest;
    19. import kafka.javaapi.TopicMetadataResponse;
    20. import kafka.javaapi.consumer.SimpleConsumer;
    21. import kafka.message.MessageAndOffset;
    22. public class KafkaSimpleConsumerTest {
    23. private List<String> borkerList = new ArrayList<String>();
    24. public KafkaSimpleConsumerTest() {
    25. borkerList = new ArrayList<String>();
    26. }
    27. public static void main(String args[]) {
    28. KafkaSimpleConsumerTest kafkaSimpleConsumer = new KafkaSimpleConsumerTest();
    29. // 最大读取消息数量
    30. long maxReadNum = Long.parseLong("3");
    31. // 订阅的topic
    32. String topic = "test";
    33. // 查找的分区
    34. int partition = Integer.parseInt("0");
    35. // broker节点
    36. List<String> seeds = new ArrayList<String>();
    37. seeds.add("centos.master");
    38. seeds.add("centos.slave1");
    39. seeds.add("centos.slave2");
    40. // 端口
    41. int port = Integer.parseInt("9092");
    42. try {
    43. kafkaSimpleConsumer.run(maxReadNum, topic, partition, seeds, port);
    44. } catch (Exception e) {
    45. System.out.println("Oops:" + e);
    46. e.printStackTrace();
    47. }
    48. }
    49. public void run(long maxReadNum, String topic, int partition, List<String> seedBrokers, int port) throws Exception {
    50. // 获取指定topic partition的元数据
    51. PartitionMetadata metadata = findLeader(seedBrokers, port, topic, partition);
    52. if (metadata == null) {
    53. System.out.println("can't find metadata for topic and partition. exit");
    54. return;
    55. }
    56. if (metadata.leader() == null) {
    57. System.out.println("can't find leader for topic and partition. exit");
    58. return;
    59. }
    60. String leadBroker = metadata.leader().host();
    61. String clientName = "client_" + topic + "_" + partition;
    62. SimpleConsumer consumer = new SimpleConsumer(leadBroker, port, 100000, 64 * 1024, clientName);
    63. long readOffset = getLastOffset(consumer, topic, partition, kafka.api.OffsetRequest.EarliestTime(), clientName);
    64. int numErrors = 0;
    65. while (maxReadNum > 0) {
    66. if (consumer == null) {
    67. consumer = new SimpleConsumer(leadBroker, port, 100000, 64 * 1024, clientName);
    68. }
    69. FetchRequest req = new FetchRequestBuilder().clientId(clientName).addFetch(topic, partition, readOffset, 100000).build();
    70. FetchResponse fetchResponse = consumer.fetch(req);
    71. if (fetchResponse.hasError()) {
    72. numErrors++;
    73. short code = fetchResponse.errorCode(topic, partition);
    74. System.out.println("error fetching data from the broker:" + leadBroker + " reason: " + code);
    75. if (numErrors > 5)
    76. break;
    77. if (code == ErrorMapping.OffsetOutOfRangeCode()) {
    78. readOffset = getLastOffset(consumer, topic, partition, kafka.api.OffsetRequest.LatestTime(), clientName);
    79. continue;
    80. }
    81. consumer.close();
    82. consumer = null;
    83. leadBroker = findNewLeader(leadBroker, topic, partition, port);
    84. continue;
    85. }
    86. numErrors = 0;
    87. long numRead = 0;
    88. for (MessageAndOffset messageAndOffset : fetchResponse.messageSet(topic, partition)) {
    89. long currentOffset = messageAndOffset.offset();
    90. if (currentOffset < readOffset) {
    91. System.out.println("found an old offset: " + currentOffset + " expecting: " + readOffset);
    92. continue;
    93. }
    94. readOffset = messageAndOffset.nextOffset();
    95. ByteBuffer payload = messageAndOffset.message().payload();
    96. byte[] bytes = new byte[payload.limit()];
    97. payload.get(bytes);
    98. System.out.println(String.valueOf(messageAndOffset.offset()) + ": " + new String(bytes, "UTF-8"));
    99. numRead++;
    100. maxReadNum--;
    101. }
    102. if (numRead == 0) {
    103. try {
    104. Thread.sleep(1000);
    105. } catch (InterruptedException ie) {
    106. }
    107. }
    108. }
    109. if (consumer != null)
    110. consumer.close();
    111. }
    112. /**
    113. * 从活跃的Broker列表中找出指定Topic、Partition中的Leader Broker
    114. * @param seedBrokers
    115. * @param port
    116. * @param topic
    117. * @param partition
    118. * @return
    119. */
    120. private PartitionMetadata findLeader(List<String> seedBrokers, int port, String topic, int partition) {
    121. PartitionMetadata partitionMetadata = null;
    122. loop: for (String seedBroker : seedBrokers) {
    123. SimpleConsumer consumer = null;
    124. try {
    125. consumer = new SimpleConsumer(seedBroker, port, 100000, 64 * 1024, "leaderLookup");
    126. List<String> topics = Collections.singletonList(topic);
    127. TopicMetadataRequest topicMetadataRequest = new TopicMetadataRequest(topics);
    128. TopicMetadataResponse topicMetadataResponse = consumer.send(topicMetadataRequest);
    129. List<TopicMetadata> topicMetadatas = topicMetadataResponse.topicsMetadata();
    130. for (TopicMetadata topicMetadata : topicMetadatas) {
    131. for (PartitionMetadata pMetadata : topicMetadata.partitionsMetadata()) {
    132. if (pMetadata.partitionId() == partition) {
    133. partitionMetadata = pMetadata;
    134. break loop;
    135. }
    136. }
    137. }
    138. } catch (Exception e) {
    139. System.out.println("error communicating with broker [" + seedBroker + "] to find leader for [" + topic + ", " + partition + "] reason: " + e);
    140. } finally {
    141. if (consumer != null)
    142. consumer.close();
    143. }
    144. }
    145. if (partitionMetadata != null) {
    146. borkerList.clear();
    147. for (Broker replica : partitionMetadata.replicas()) {
    148. borkerList.add(replica.host());
    149. }
    150. }
    151. return partitionMetadata;
    152. }
    153. public static long getLastOffset(SimpleConsumer consumer, String topic, int partition, long whichTime, String clientName) {
    154. TopicAndPartition topicAndPartition = new TopicAndPartition(topic, partition);
    155. Map<TopicAndPartition, PartitionOffsetRequestInfo> requestInfo = new HashMap<TopicAndPartition, PartitionOffsetRequestInfo>();
    156. requestInfo.put(topicAndPartition, new PartitionOffsetRequestInfo(whichTime, 1));
    157. OffsetRequest request = new OffsetRequest(requestInfo, kafka.api.OffsetRequest.CurrentVersion(), clientName);
    158. OffsetResponse response = consumer.getOffsetsBefore(request);
    159. if (response.hasError()) {
    160. System.out.println("error fetching data offset data the broker. reason: " + response.errorCode(topic, partition));
    161. return 0;
    162. }
    163. long[] offsets = response.offsets(topic, partition);
    164. return offsets[0];
    165. }
    166. private String findNewLeader(String oldLeader, String topic, int partition, int port) throws Exception {
    167. for (int i = 0; i < 3; i++) {
    168. boolean goToSleep = false;
    169. PartitionMetadata metadata = findLeader(borkerList, port, topic, partition);
    170. if (metadata == null) {
    171. goToSleep = true;
    172. } else if (metadata.leader() == null) {
    173. goToSleep = true;
    174. } else if (oldLeader.equalsIgnoreCase(metadata.leader().host()) && i == 0) {
    175. goToSleep = true;
    176. } else {
    177. return metadata.leader().host();
    178. }
    179. if (goToSleep) {
    180. try {
    181. Thread.sleep(1000);
    182. } catch (InterruptedException ie) {
    183. }
    184. }
    185. }
    186. System.out.println("unable to find new leader after broker failure. exit");
    187. throw new Exception("unable to find new leader after broker failure. exit");
    188. }
    189. }

Kafka学习笔记-Java简单操作的更多相关文章

  1. HBase学习笔记——Java API操作

    1.1.  配置 HBaseConfiguration 包:org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration 作用:通过此类可以对HBase进行配置 用法实例: C ...

  2. Python学习笔记_03:简单操作MongoDB数据库

    目录 1. 插入文档 2. 查询文档 3. 更新文档 4. 删除文档   1. 插入文档 # -*- coding: UTF-8 -*- import datetime from pymongo im ...

  3. Java学习笔记-Java文件操作流

     day03 输入输出流:读入写出  节点流:   有明确的来源和去向   往往对字节操作 节点流又叫低级流.字节流   处理流:  没有明确的来源和去向  往往对低级流或其他高级流进行操作,不能独立 ...

  4. 学习笔记——Java字符串操作常用方法

    1.创建字符串 最常用的是使用String类的构造方法:String s=new String("abcd"); 也可采用J2SE5.0添加的StringBuilder类的字符串构 ...

  5. java学习笔记07--日期操作类

    java学习笔记07--日期操作类   一.Date类 在java.util包中定义了Date类,Date类本身使用非常简单,直接输出其实例化对象即可. public class T { public ...

  6. JAVA WEB学习笔记(三):简单的基于Tomcat的Web页面

    注意:每次对Tomcat配置文件进行修改后,必须重启Tomcat 在E盘的DATA文件夹中创建TomcatDemo文件夹,并将Tomcat安装路径下的webapps/ROOT中的WEB-INF文件夹复 ...

  7. kafka学习笔记(一)消息队列和kafka入门

    概述 学习和使用kafka不知不觉已经将近5年了,觉得应该总结整理一下之前的知识更好,所以决定写一系列kafka学习笔记,在总结的基础上希望自己的知识更上一层楼.写的不对的地方请大家不吝指正,感激万分 ...

  8. tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2)

    tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例 ...

  9. 大数据 -- kafka学习笔记:知识点整理(部分转载)

    一 为什么需要消息系统 1.解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多 ...

随机推荐

  1. CSS基础1

    CSS是层叠样式表(Cascading Style Sheets)的缩写,它有以下优点:①提高页面浏览速度:②缩短改版时间,降低维护费用:③更好的控制页面布局:④实现表现和结构.内容相分离:⑤更方便搜 ...

  2. 关于CAShapeLayer的一些实用案例和技巧【转】

    本文授权转载,作者:@景铭巴巴 一.使用CAShapeLayer实现复杂的View的遮罩效果 1.1.案例演示 最近在整理一个聊天的项目的时候,发送图片的时候,会有一个三角的指向效果,指向这张图片的发 ...

  3. css线性渐变--linear-gradient

    使用css直接写渐变,对于现在而言,应该属于比价简单的一件事了,在一定程度上,扁平化的设计趋势的出现,减少了使用渐变色的场景,但是并不影响我们逐渐的熟悉线性渐变Linear-gradient的写法. ...

  4. mssql java 运行

    public void rlgy() throws IOException { Statement sql; ResultSet rs; String driverName = "com.m ...

  5. CentOS 7 安装字体库 & 中文字体

    前言 报表中发现有中文乱码和中文字体不整齐(重叠)的情况,首先考虑的就是操作系统是否有中文字体,在CentOS 7中发现输入命令查看字体列表是提示命令无效:  如上图可以看出,不仅没有中文字体,连字体 ...

  6. spark转换集合为RDD

    SparkContext可以通过parallelize把一个集合转换为RDD def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkC ...

  7. Wampserver 2.5 多站点配置方法

    写在开头:本文适用于wampserver2.5版本,和wamp的老版本配置有语法上的区别,笔者正是因为被老版本的配置办法给整迷糊了所以才总结了一篇针对2.5版本的配置方法,如果您还停留在1.x或着已经 ...

  8. MVVM与Backbone demo

    MVVM https://en.wikipedia.org/wiki/Model%E2%80%93view%E2%80%93viewmodel

  9. 安装hadoop集群服务器(hadoop1.2.1)

    摘要:hadoop,一个分布式系统基础架构,可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储.本文主要介绍hadoop的安装与集群服务器的配置. 准备文件: ▪ VMware11.0.0      ▪ Cen ...

  10. ES5 Objece.creat实现继承

    Object.create() Object.create(proto [, propertiesObject ]) 是E5中提出的一种新的对象创建方式,第一个参数是要继承的原型,如果不是一个子函数, ...