之前基于集群和单机安装过kafka,现在利用kafka提供的API构建一个简单的生产者消费者的项目示例,来跑通kafka的流程,具体过程如下:

  首先使用eclipse for javaee建立一个maven项目,然后在pom.xml添加如下依赖配置:

    <dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.9.2</artifactId>
<version>0.8.2.2</version>
</dependency>

  这里kafka版本是kafka_2.9.2-0.8.2.2,保存之后maven会自动下载依赖,注意要关闭windows防火墙,尽量专用网络和外网都要关闭,否则下载的很慢,下载好之后就可以编写项目代码了,这里的pom.xml所有配置如下:

 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>kafkatest</groupId>
<artifactId>kafkatest</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging> <name>kafkatest</name>
<url>http://maven.apache.org</url> <properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties> <dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>3.8.1</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.9.2</artifactId>
<version>0.8.2.2</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>

  然后,我们建立一个简单生产者类SimpleProducer,代码如下:

 package test;

 import java.util.Properties;

 import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig; public class SimpleProducer {
private static Producer<Integer,String> producer;
private final Properties props=new Properties();
public SimpleProducer(){
//定义连接的broker list
props.put("metadata.broker.list", "192.168.1.216:9092");
//定义序列化类 Java中对象传输之前要序列化
props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
producer = new Producer<Integer, String>(new ProducerConfig(props));
}
public static void main(String[] args) {
SimpleProducer sp=new SimpleProducer();
//定义topic
String topic="mytopic"; //定义要发送给topic的消息
String messageStr = "This is a message"; //构建消息对象
KeyedMessage<Integer, String> data = new KeyedMessage<Integer, String>(topic, messageStr); //推送消息到broker
producer.send(data);
producer.close();
}
}

  类的代码很简单,我这里是kafka单机环境端口就是kafka broker端口9092,这里定义topic为mytopic当然可以自己随便定义不用考虑服务器是否创建,对于发送消息的话上面代码是简单的单条发送,如果发送数据量很大的话send方法多次推送会耗费时间,所以建议把data数据按一定量分组放到List中,最后send一下AarrayList即可,这样速度会大幅度提高

  接下来写一个简单的消费者类SimpleHLConsumer,代码如下:

 package test;

 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 SimpleHLConsumer {
private final ConsumerConnector consumer;
private final String topic; public SimpleHLConsumer(String zookeeper, String groupId, String topic) {
Properties props = new Properties();
//定义连接zookeeper信息
props.put("zookeeper.connect", zookeeper);
//定义Consumer所有的groupID
props.put("group.id", groupId);
props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "500");
props.put("zookeeper.sync.time.ms", "250");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(props));
this.topic = topic;
} public void testConsumer() {
Map<String, Integer> topicCount = new HashMap<String, Integer>();
//定义订阅topic数量
topicCount.put(topic, new Integer(1));
//返回的是所有topic的Map
Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerStreams = consumer.createMessageStreams(topicCount);
//取出我们要需要的topic中的消息流
List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = consumerStreams.get(topic);
for (final KafkaStream stream : streams) {
ConsumerIterator<byte[], byte[]> consumerIte = stream.iterator();
while (consumerIte.hasNext())
System.out.println("Message from Topic :" + new String(consumerIte.next().message()));
}
if (consumer != null)
consumer.shutdown();
} public static void main(String[] args) {
String topic = "mytopic";
SimpleHLConsumer simpleHLConsumer = new SimpleHLConsumer("192.168.1.216:2181/kafka", "testgroup", topic);
simpleHLConsumer.testConsumer();
} }

  消费者代码主要逻辑就是对生产者发送过来的数据做简单处理和输出,注意这里的地址是zookeeper的地址并且包括节点/kafka,topic名称要一致

  上面两个类已经可以实现消息的生产和消费了,但是现在服务器需要做一定的配置才可以,否则会抛出异常,就是在之前配置的server.properties基础之上进行修改,进入kafka安装目录下,使用命令 vim config/server.properties 打开配置文件,找到host.name这个配置,首先去掉前面的#注释,然后把默认的localhost改成IP地址192.168.1.216,因为eclipse远程运行代码时读取到localhost再执行时就是提交到本地了,所以会抛出异常,当然把代码打成jar包在服务器运行就不会出现这样的问题了,这里要注意:

  

  修改之后保存并退出,然后确保zookeeper的正常运行

  如果之前kafka正在运行,那么就执行 bin/kafka-server-stop.sh  停止kafka服务,然后再执行

   nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties >> /dev/null & 启动服务,如果原来就是停止的,那么直接启动即可

  启动之后先运行启动消费者,消费者处于运行等待

  

  然后启动生产者发送消息,生产者发送完成立即关闭,消费者消费输出如下:

  

  到这里,就完成了kafka从生产到消费简单示例的开发,消息队列可以跑通了

开发简单的Kafka应用的更多相关文章

  1. 从零开始学Python08作业思路:开发简单的FTP

    一,作业要求 开发简单的FTP 1,用户登录 2,上传/下载文件 3,不同用户家目录不同 4,查看当前目录下文件 5,充分使用面向对象 二,程序文件清单 Folder目录:用户上传文件家目录 db目录 ...

  2. Python开发简单爬虫 - 慕课网

    课程链接:Python开发简单爬虫 环境搭建: Eclipse+PyDev配置搭建Python开发环境 Python入门基础教程 用Eclipse编写Python程序   课程目录 第1章 课程介绍 ...

  3. 用QtWebKit开发简单的浏览器

    用QtWebKit开发简单的浏览器 1.代码实现 工程目录结构如下: AddressBar类包含了地址栏和按钮两个控件,将地址栏回车和按钮点击信号与goToSite()槽连接. 当回车和点击事件发生时 ...

  4. 从0到1:使用Caliburn.Micro(WPF和MVVM)开发简单的计算器

    从0到1:使用Caliburn.Micro(WPF和MVVM)开发简单的计算器 之前时间一直在使用Caliburn.Micro这种应用了MVVM模式的WPF框架做开发,是时候总结一下了. Calibu ...

  5. Python 基于pykafka简单实现KAFKA消费者

    基于pykafka简单实现KAFKA消费者   By: 授客 QQ:1033553122         1.测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1 ...

  6. 【运维技术】从零开始搭建开发使用的Kafka环境

    [原创]从零开始搭建开发使用的Kafka环境 入门资料 百度百科: Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop ...

  7. Python开发简单记事本

    摘要: 本文是使用Python,结合Tkinter开发简单记事本. 本文的操作环境:ubuntu,Python2.7,采用的是Pycharm进行代码编辑,个人很喜欢它的代码自动补齐功能. 最近很想对p ...

  8. 用Spring MVC开发简单的Web应用程序

    1 工具与环境 借助Eclipse4.3 + Maven3.0.3构建Java Web应用程序.使用Maven内置的servlet 容器jetty,不需手工集成Web服务器到Eclipse.还帮我们自 ...

  9. 基于TINY4412的Andorid开发-------简单的LED灯控制【转】

    本文转载自:http://www.cnblogs.com/pengdonglin137/p/3857724.html 基于TINY4412的Andorid开发-------简单的LED灯控制   阅读 ...

随机推荐

  1. .NET Core、DNX、DNU、DNVM、MVC6学习资料

    一.资源 1.http://dotnet.github.io/ 2.http://www.codeproject.com/Articles/1005145/DNVM-DNX-and-DNU-Under ...

  2. iOS数据库学习(2)-基础SQL语句

    /* 1. 创建一个数据表 */ CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_dog (name text, age integer); CREATE TABLE IF NOT EXIS ...

  3. realloc,malloc,calloc函数的区别

    from:http://www.cnblogs.com/BlueTzar/articles/1136549.html realloc,malloc,calloc的区别 三个函数的申明分别是: void ...

  4. unity资源管理

    Resources.Load(path); 每次执行都会真的去从硬盘加载资源,如果不希望这样做,那就保存第一次返回的引用,下次直接使用即可. Resources.UnloadAsset(obj); 该 ...

  5. 解决pydev无法增加jython271 interpreter的问题

    ============================解决pydev无法增加jython271 interpreter的问题============================ 从jython. ...

  6. R-数据结构

    目录 数据类型(模式) 字符型 数值型 逻辑型 整形 复数型(虚数) 原生型(字节) 数据结构 向量 矩阵 数组 数据框 列表 数据类型 数据结构  向量 用于存储数值型.字符型或逻辑型数据的一维数组 ...

  7. plt和got

    最近在学习linux高级调试技术.下面就动态库连接这块做了一个实验 首先理解下plt是procedure linkage table,got是global offset table.got表中存放的是 ...

  8. PHP拦截器之__set()与__get()的理解与使用

    “一般来说,总是把类的属性定义为private,这更符合现实的逻辑.但是,对属性的读取和赋值操作是非常频繁的,因此在PHP5中,预定义了两个函数“__get()”和“__set()”来获取和赋值其属性 ...

  9. 给Windows + Apache 2.2 + PHP 5.3 安装PHP性能测试工具 xhprof_0.10.3_php53_vc9.dll

    1.下载XHProf 到这里 http://dev.freshsite.pl/php-extensions/xhprof.html 下载Windows版本的XHProf,我这里选择下载 XHProf ...

  10. MySQL性能优化的21条最佳经验【转】

    转载自http://www.cnblogs.com/jiaosq/p/5843437.html 今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只 ...