Kafka 生产者和消费者实例_kafka生产者和消费者

目录

一、基于命令行使用Kafka

二、创建一个名为“itcasttopic”的主题

①、创建生产者

②、创建消费者

③、测试发送数据

三、基于Java API方式使用Kafka

①、创建工程添加依赖

②、编写生产者客户端

③ 、配置环境

④、编写消费者客户端

⑤、再运行KafkaConsumerTest程序 ​编辑​编辑

⑥、再回到KafkaProducerTest.java运行该程序

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一、基于命令行使用Kafka

    类似scala，mysql等，命令行是初学者操作Kafka的基本方式，kafka的模式是生产者消费者模式，他们之间通讯是通过，一个公共频道完成

二、创建一个名为“itcasttopic”的主题

kafka-topics.sh --create --topic itcasttopic  --partitions 3  --replication-factor 2  --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181

 

--create --topic itcasttopic:  创建主题名称是 itcasttopic

--partitions 3  ： 分区数是3

--replication-factor 2：副本数是 2

--zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181 ： zookeeper:服务的IP地址和端口

 

##删除主题##

$ bin/kafka-topics.sh --delete -zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181 --topic itcasttopic

 

①、创建生产者

kafka-console-producer.sh  --broker-list master:9092,slave1:9092,slave2:9092 --topic itcasttopic

 

（上面是等待输入光标在闪烁）

 

转换到slave1

②、创建消费者

kafka-console-consumer.sh  --from-beginning --topic itcasttopic --bootstrap-server master:90

 

③、测试发送数据

生产发送数据

消费接收数据

 

三、基于Java API方式使用Kafka

 

修改配置：

 

 

①、创建工程添加依赖

在工程里面的pom.xml文件添加Kafka依赖

（Kafka依赖需要与虚拟机安装的Kafka版本保持一致）

<properties>
<scala.version>2.11.8</scala.version>
<hadoop.version>2.7.4</hadoop.version>
<spark.version>2.3.2</spark.version>
</properties>
 
 
 
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>
 
 
 
<!--kafka-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>
 
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

②、编写生产者客户端

在工程的java目录下创建KafkaProducerTest文件

 

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
 
public class KafkaProducerTest {
    public static void main(String[] args){
        Properties props = new Properties();
        //
        props.put("bootstrap.servers","master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
        //
        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");
        //
        KafkaProducer<String,String> producer=new KafkaProducer<String, String>(props);
        for (int i=0; i<50; i++){
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("itcasttopic",Integer.toString(i),"hello world [2] -"+i));
        }
        producer.close();
    }

}

 

Slave1上出现的结果

 

③ 、配置环境

 

④、编写消费者客户端

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
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;
 
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
 
public class KafkaConsumerTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 1、准备配置文件
        Properties props = new Properties();
        // 2、指定Kafka集群主机名和端口号
        props.put("bootstrap.servers", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
        // 3、指定消费者组ID，在同一时刻同一消费组中只有一个线程可以去消费一个分区数据，不同的消费组可以去消费同一个分区的数据。
        props.put("group.id", "itcasttopic");
        // 4、自动提交偏移量
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        // 5、自动提交时间间隔，每秒提交一次
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        // 6、订阅数据，这里的topic可以是多个
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("itcasttopic"));
        // 7、获取数据
        while (true) {
            //每隔100ms就拉去一次
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("topic = %s,offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.topic(), record.offset(), record.key(), record.value());
            }
        }
    }
 
}

运行KafkaP roducerTest程序

 

⑤、再运行KafkaConsumerTest程序 

⑥、再回到KafkaProducerTest.java运行该程序

(查看KafkaConsumerTest的运行框)由以下图可以看出生产者生产消息成功被终端消费