这篇文章主要讲解了“如何使用kafka技术”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何使用kafka技术”吧！
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1）在eclipse中创建一个java工程
2）在工程的根目录创建一个lib文件夹
3）解压kafka安装包，将安装包libs目录下的jar包拷贝到工程的lib目录下，并build path。
4）启动zk和kafka集群，在kafka集群中打开一个消费者
[root@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop102:2181 --topic first
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 ); }} 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服务端的主机名和端口号 props.put("bootstrap.servers", "hadoop103:9092"); // 等待所有副本节点的应答 props.put("acks", "all"); // 消息发送最大尝试次数 props.put("retries", 0); // 一批消息处理大小 props.put("batch.size", 16384); // 请求延时 props.put("linger.ms", 1); // 发送缓存区内存大小 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(); }} 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服务端的主机名和端口号 props.put("bootstrap.servers", "hadoop103:9092"); // 等待所有副本节点的应答 props.put("acks", "all"); // 消息发送最大尝试次数 props.put("retries", 0); // 一批消息处理大小 props.put("batch.size", 16384); // 增加服务端请求延时 props.put("linger.ms", 1);// 发送缓存区内存大小 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(); }} 0）需求：将所有数据存储到topic的第0号分区上
1）定义一个类实现Partitioner接口，重写里面的方法（过时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) { // 控制分区 return 0; }}2）自定义分区（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) { // 控制分区 return 0; } @Override public void close() { }} 3）在代码中调用
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服务端的主机名和端口号 props.put("bootstrap.servers", "hadoop103:9092"); // 等待所有副本节点的应答 props.put("acks", "all"); // 消息发送最大尝试次数 props.put("retries", 0); // 一批消息处理大小 props.put("batch.size", 16384); // 增加服务端请求延时 props.put("linger.ms", 1); // 发送缓存区内存大小 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"); // 自定义分区 props.put("partitioner.class", "com.root.kafka.CustomPartitioner"); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); producer.send(new ProducerRecord("first", "1", "root")); producer.close(); }} 4）测试
（1）在hadoop102上监控/opt/module/kafka/logs/目录下first主题3个分区的log日志动态变化情况
[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）发现数据都存储到指定的分区了。
0）在控制台创建发送者
[root@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop102:9092 --topic first
>hello world
1）创建消费者（过时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"); // 创建消费者连接器 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（自动维护消费情况）（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();
// 定义kakfa 服务的地址，不需要将所有broker指定上
props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
// 制定consumer group
props.put("group.id", "test");
// 是否自动确认offset
props.put("enable.auto.commit", "true");
// 自动确认offset的时间间隔
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
// key的序列化类
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// value的序列化类
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 定义consumer
KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
// 消费者订阅的topic, 可同时订阅多个
consumer.subscribe(Arrays.asList("first", "second","third"));
while (true) {
// 读取数据，读取超时时间为100ms
ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord record : records)
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
}` Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。
对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(interceptor chain)。Intercetpor的实现接口是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的方法包括：
（1）configure(configs)
获取配置信息和初始化数据时调用。
（2）onSend(ProducerRecord)：
该方法封装进KafkaProducer.send方法中，即它运行在用户主线程中。Producer确保在消息被序列化以及计算分区前调用该方法。用户可以在该方法中对消息做任何操作，但最好保证不要修改消息所属的topic和分区，否则会影响目标分区的计算
（3）onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)：
该方法会在消息被应答或消息发送失败时调用，并且通常都是在producer回调逻辑触发之前。onAcknowledgement运行在producer的IO线程中，因此不要在该方法中放入很重的逻辑，否则会拖慢producer的消息发送效率
（4）close：
关闭interceptor，主要用于执行一些资源清理工作
如前所述，interceptor可能被运行在多个线程中，因此在具体实现时用户需要自行确保线程安全。另外倘若指定了多个interceptor，则producer将按照指定顺序调用它们，并仅仅是捕获每个interceptor可能抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。这在使用过程中要特别留意。
1）需求：
实现一个简单的双interceptor组成的拦截链。第一个interceptor会在消息发送前将时间戳信息加到消息value的最前部；第二个interceptor会在消息发送后更新成功发送消息数或失败发送消息数。
2）案例实操
（1）增加时间戳拦截器