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Kafka消息队列
章节一.kafka入门
4.kafka入门_消息队列两种模式
5.kafka入门_架构相关名词
Kafka 入门 _ 架构相关名词
事件 记录了世界或您的业务中 “ 发生了某事 ” 的事实。在文档中
也称为记录或消息。当您向 Kafka 读取或写入数据时，您以事件的
形式执行此操作。从概念上讲，事件具有键、值、时间戳和可选的
元数据标头。这是一个示例事件：
事件键： “ 白富美 ”
事件的值： “ 向土豪 支付了 520 元 ”
事件时间戳： “yyyy 年 05 月 20 日 13:14”
生产者 是那些向 Kafka 发布（写入）事件的客户端应用程序。
消费者 是订阅（读取和处理）这些事件的那些客户端应用程
序。在 Kafka 中，生产者和消费者完全解耦并且彼此不可知，这是
实现 Kafka 众所周知的高可扩展性的关键设计元素。例如，生产者
永远不需要等待消费者。 Kafka 提供了各种 保证 ，例如一次性处理
事件的能力。
主题 ：事件被组织并持久地存储在 主题 中。 Kafka 中的主题始
终是多生产者和多订阅者：一个主题可以 N(N>=0) 个向其写入事件
的生产者，以及订阅这些事件的 N(N>=0) 个消费者。主题中的事件
可以根据需要随时读取 —— 与传统的消息传递系统不同，事件在消
费后不会被删除。相反，您可以通过每个主题的配置设置来定义
Kafka 应该将您的事件保留多长时间，之后旧事件将被丢弃。 Kafka
的性能在数据大小方面实际上是恒定的，因此长时间存储数据是非
常好的
6.kafka入门_基础架构
7.kafka入门_下载安装一
8.kafka入门_下载安装二
9.kafka入门_集群启停脚本
Kafka 入门 _ 集群启停脚本
[root@node2 opt] # vim /etc/profile
# kafka 的环境变量
export KAFKA_HOME = /opt/kafka
export PATH = $PATH : $KAFKA_HOME /bin
[root@node2 opt] # source /etc/profile
[root@node2 ~] # kafka-topics.sh --version
3 .0.1 (Commit:8e30984f43e64d8b)
kafka-server-start.sh -daemon
/opt/kafka/config/server.properties
[root@node2 opt] # jps
3248 QuorumPeerMain
3761 Jps
3736 Kafka
kafka-server-stop.sh
[root@node2 opt] # cd /root/
11 [root@node2 ~] # mkdir bin/
[root@node2 ~] # cd bin/
[root@node2 bin] # vim kafka.sh
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "Please input arg:[start/stop]"
exit
fi
case $1 in
start )
for i in node2 node3 node4
do
echo "--------start $i 's kafka--------"
ssh $i /opt/kafka/bin/kafka-server-start.sh
-daemon /opt/kafka/config/server.properties
done
;;
stop )
for i in node2 node3 node4
do
echo "--------stop $i 's kafka--------"
ssh $i /opt/kafka/bin/kafka-server-stop.sh
done
;;
*)
echo "Arg Error ！ Please input arg:
[start/stop]"
exit
;;
esac
参数 值 描述
--bootstrap-server
node3:9092
连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号
--topic
<String: topic> 比如： topicA
操作的 topic 名称
--list
查看所有主题
--create
创建主题
--delete
删除主题
--alter
修改主题
--describe
查看主题详细描述
--partitions
<Integer: # of partitions>
设置分区数
--replication-factor
<Integer: replication factor>
设置分区副本
--config
<String: name=value>
更新系统默认的配置
--version
查看当前系统 kafka 的版本
添加可执行权限： [root@node2 bin]# chmod +x kafka.sh
启动测试： kafka.sh start 注意：提前启动 zk 集群。
关闭测试： kafka.sh stop
10.kafka入门_Topic命令行操作
11.kafka入门_消息发送和接收
章节二.生产者
12.生产者_发送数据原理剖析一
13.生产者_发送数据原理剖析二
14.生产者_同步发送数据一
15.生产者_同步发送数据二
在 node2 上开启 Kafka 消费者进行消费
7
运行 SyncCustomProducer 类
prop . put ( ProducerConfig . KEY_SERIALIZER_CL
ASS_CONFIG ,
StringSerializer . class . getName ());
prop . put ( ProducerConfig . VALUE_SERIALIZER_
CLASS_CONFIG ,
StringSerializer . class . getName ());
//TODO 3. 声明并实例化生产者对象
KafkaProducer < String , String >
producer =
new KafkaProducer < String ,
String > ( prop );
//TODO 4. 发送消息
for ( int i = 0 ; i < 5 ; i ++ ){
// 同步发送消息
producer . send ( new
ProducerRecord <>
( "topicA" , "sync_msg" + i )). get ();
}
//TODO 5. 关闭生产者
producer . close ();
}
}
[root@node2 ~] # kafka-console-consumer.sh
--bootstrap-server node2:9092 --topic
topicA
22 8
观察 node2 上 Kafka 消费者消费消息的情况
生产者 _ 异步发送数据
代码实现
1
创建类 UnSyncCustomProducer
2
编写代码
[root@node2 ~]# kafka-console-consumer.sh
--bootstrap-server node2:9092 --topic
topicA
sync_msg0
sync_msg1
sync_msg2
sync_msg3
sync_msg4
16.生产者_异步发送数据
17.生产者_异步回调发送数据
代码实现
1
创建类 UnSyncCallBackCustomProducer
2
编写代码
[root@node2 ~] # kafka-console-consumer.sh
--bootstrap-server node2:9092 --topic
topicA
unsync_msg0
unsync_msg1
unsync_msg2
unsync_msg3
unsync_msg4
package com . itbaizhan . kafka . producer ;
26 import
org . apache . kafka . clients . producer . * ;
import
org . apache . kafka . common . serialization . Stri
ngSerializer ;
import java . util . Properties ;
import
java . util . concurrent . ExecutionException ;
public class UnSyncCallBackCustomProducer
{
public static void main ( String [] args )
throws ExecutionException ,
InterruptedException {
//TODO 1. 声明并实例化 Kafka Producer 的
配置文件对象
Properties prop = new
Properties ();
//TODO 2. 为配置文件对象设置参数
// 2.1 配置 bootstrap_servers
prop . put ( ProducerConfig . BOOTSTRAP_SERVERS
_CONFIG , "node2:9092,node3:9092,node4:9092"
);
// 2.2 配置 key 和 value 的序列化类
prop . put ( ProducerConfig . KEY_SERIALIZER_CL
ASS_CONFIG ,
StringSerializer . class . getName ());
27
prop . put ( ProducerConfig . VALUE_SERIALIZER_
CLASS_CONFIG ,
StringSerializer . class . getName ());
//TODO 3. 声明并实例化生产者对象
KafkaProducer < String , String >
producer = new KafkaProducer < String ,
String > ( prop );
//TODO 4. 发送消息
for ( int i = 0 ; i < 5 ; i ++ ){
// 异步发送消息 不调用 get() 方法
producer . send ( new
ProducerRecord <> ( "topicA" , "unsync_msg" +
i ),
new Callback () {
// 如下方法在生产者收到 acks
确认时异步调用
@Override
public void
onCompletion ( RecordMetadata
recordMetadata , Exception e ) {
if ( e == null ){
// 无异常信息，输
出主题和分区信息到控制台
System . out . println ( "topic:" + recordMetadat
a . topic ()
+ ",partition:" + recordMetadata . partition ()
);
} else { // 打印异常信息
28 3
在 node2 上开启 Kafka 消费者进行消费
4
运行 UnSyncCallBackCustomProducer 类
5
观察 node2 上 Kafka 消费者消费消息的情况
6
控制台输出信息
System . out . println ( e . getMessage ());
}
}
});
Thread . sleep ( 5 );
}
//TODO 5. 关闭生产者
producer . close ();
}
}
[root@node2 ~] # kafka-console-consumer.sh
--bootstrap-server node2:9092 --topic
topicA
[root@node2 ~] # kafka-console-consumer.sh
--bootstrap-server node2:9092 --topic
topicA
unsync_msg0
unsync_msg1
unsync_msg2
unsync_msg3
unsync_msg4
29 生产者 _ 拦截器
拦截器 (Interceptor) 是 kafka0.10.0.0 版本中引入的新功能，主
要用于实现 clients 端的定制化控制逻辑。它可以使得用户在消息发
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。同时允许指定多个 Interceptor 按序作用于同一条消
息从而形成一个拦截器链（ Interceptor Chain ）。
自定义拦截器需要实现
org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor 接口。
topic:topicA,partition:1
topic:topicA,partition:1
topic:topicA,partition:0
topic:topicA,partition:0
topic:topicA,partition:0
18.生产者_拦截器
19.生产者_拦截器二
20.生产者_消息序列化一
21.生产者_消息序列化二
添加依赖
}
public void setName ( String name ) {
this . name = name ;
}
public int getAge () {
return age ;
}
public void setAge ( int age ) {
this . age = age ;
}
public String getAddress () {
return address ;
}
public void setAddress ( String address )
{
this . address = address ;
}
}
39 3
编写自定义序列化类
<dependency>
<groupId> org.codehaus.jackson </groupId>
<artifactId> jackson-mapper
asl </artifactId>
<version> 1.9.13 </version>
</dependency>
package com . itbaizhan . kafka . producer ;
import
org . apache . kafka . common . serialization . Seri
alizer ;
import
org . codehaus . jackson . map . ObjectMapper ;
import java . io . IOException ;
import java . nio . charset . StandardCharsets ;
import java . util . Map ;
public class UserSerializer implements
Serializer < UserVo > {
private ObjectMapper objectMapper ;
@Override
public void configure ( Map < String , ?>
configs , boolean isKey ) {
objectMapper = new ObjectMapper ();
//Serializer.super.configure(configs,
isKey);
}
40 4
编写生产者程序
@Override
public byte [] serialize ( String topic ,
UserVo data ) {
byte [] ret = null ;
try {
ret =
objectMapper . writeValueAsString ( data )
. getBytes ( StandardCharsets . UTF_8 );
} catch ( IOException e ) {
throw new
SerializationException ( "Error when
serializing UserVo to byte[],exception is
" + e . getMessage ());
}
return ret ;
}
@Override
public void close () {
objectMapper = null ;
//Serializer.super.close();
}
}
package com . itbaizhan . kafka . producer ;
import
org . apache . kafka . clients . producer . * ;
41 import
org . apache . kafka . common . serialization . Stri
ngSerializer ;
import java . util . Properties ;
import
java . util . concurrent . ExecutionException ;
public class UserSerProducer {
public static void main ( String [] args )
throws ExecutionException ,
InterruptedException {
//TODO 1. 声明并实例化 Kafka Producer 的
配置文件对象
Properties prop = new
Properties ();
//TODO 2. 为配置文件对象设置参数
// 2.1 配置 bootstrap_servers
prop . put ( ProducerConfig . BOOTSTRAP_SERVERS
_CONFIG , "node2:9092,node3:9092,node4:9092"
);
// 2.2 配置 key 和 value 的序列化类
prop . put ( ProducerConfig . KEY_SERIALIZER_CL
ASS_CONFIG ,
StringSerializer . class . getName ());
prop . put ( ProducerConfig . VALUE_SERIALIZER_
CLASS_CONFIG ,
UserSerializer . class . getName ());
42
//TODO 3. 声明并实例化生产者对象 注意
value 的泛型类型
KafkaProducer < String , UserVo >
producer = new KafkaProducer < String ,
UserVo > ( prop );
//TODO 4. 发送消息
UserVo userVo = new
UserVo ( "tuhao" , 18 , " 北京 " );
producer . send ( new
ProducerRecord < String , UserVo > ( "topicA" ,
userVo ),
new Callback () {
// 如下方法在生产者收到 acks 确认
时异步调用
@Override
public void
onCompletion ( RecordMetadata
recordMetadata , Exception e ) {
if ( e == null ){
// 无异常信息，输出主题
和分区信息到控制台
System . out . println ( "topic:" + recordMetadat
a . topic ()
+ ",partition:" + recordMetadata . partition ()
);
} else { // 打印异常信息
System . out . println ( e . getMessage ());
}
}
43 5
在 node2 上开启 Kafka 消费者进行消费
6
运行 UserSerProducer 类
7
观察 node2 上 Kafka 消费者消费消息的情况
实时效果反馈
1. 关于 Kafka 生产者消息序列化的描述，正确的是：
A
默认提供了序列化类，如 BytesSerializer 、
IntegerSerializer 、 StringSerializer 等。
B
自定义序列化类需要实现
org.apache.kafka.common.serialization.Serializer 。
C
生产者序列化机制使用起来比较简单，需要在构造 producer
对象之前指定参数 key.serializer 和 value.serializer 。
});
Thread . sleep ( 50 );
//TODO 5. 关闭生产者
producer . close ();
}
}
22.生产者_分区的优势
23.生产者_分区策略
24.生产者_分区实战一
25.生产者_分区实战二
26.生产者_自定义分区机制一
27.生产者_自定义分区机制二
28.生产者_消息无丢失
29.生产者_数据去重
30.生产者_数据去重_幂等性
31.生产者_数据去重_事务原理分析
32.生产者_数据去重_事务代码实现
章节三.BROKER
33.BROKER_ZOOKEEPER存储信息
34.BROKER_工作流程
35.BROKER_服役新节点
36.BROKER_退役节点
37.BROKER_replica
章节四.消费者
38.消费者_消费方式
39.消费者_消费规则
40.消费者_独立消费主题实战
41.消费者_独立消费主题实战一
package com . itbaizhan . kafka . consumer ;
import
org . apache . kafka . clients . consumer . Consumer
Config ;
import
org . apache . kafka . clients . consumer . Consumer
Record ;
import
org . apache . kafka . clients . consumer . Consumer
Records ;
99 import
org . apache . kafka . clients . consumer . KafkaCon
sumer ;
import
org . apache . kafka . common . serialization . Stri
ngDeserializer ;
import java . time . Duration ;
import java . util . ArrayList ;
import java . util . Arrays ;
import java . util . Properties ;
// 创建一个独立消费者，消费 topicA 主题下的数据
public class CustomTopicConsumer {
public static void main ( String [] args )
{
//1. 创建消费者属性文件对象
Properties prop = new
Properties ();
//2. 为属性对象设置相关参数
// 设置 kafka 服务器
prop . put ( ConsumerConfig . BOOTSTRAP_SERVERS
_CONFIG , "node2:9092" );
// 设置 key 和 value 的序列化类
prop . put ( ConsumerConfig . KEY_DESERIALIZER_
CLASS_CONFIG ,
StringDeserializer . class . getName ());
100
prop . put ( ConsumerConfig . VALUE_DESERIALIZE
R_CLASS_CONFIG ,
StringDeserializer . class . getName ());
// 设置消费者的消费者组的名称
prop . put ( ConsumerConfig . GROUP_ID_CONFIG , "
testCg" );
//3. 创建消费者对象
KafkaConsumer < String , String >
kafkaConsumer =
new KafkaConsumer < String ,
String > ( prop );
//4. 注册要消费的主题
/*ArrayList<String> topics = new
ArrayList<>();
topics.add("topicA");
kafkaConsumer.subscribe(topics);*/
kafkaConsumer . subscribe ( Arrays . asList ( "to
picA" ));
//5. 拉取数据并打印输出
while ( true ){
//6. 设置 1s 消费一批数据
ConsumerRecords < String ,
String > consumerRecords =
kafkaConsumer . poll ( Duration . ofSeconds ( 1 ))
;
//7. 打印输出消费到的数据
101 6
运行 CustomTopicConsumer 类
7
在 Kafka 集群控制台，创建 Kafka 生产者，并输入数据。
8
在 IDEA 控制台观察接收到的数据。
9
Ctrl+C 关闭生产者
10
消费者程序
42.消费者_独立消费主题实战二
43.消费者_消费者组概述
44.消费者_消费者组实战
45.消费者_offset剖析
46.消费者_offset自动提交
47.消费者_offset手动提交
48.消费者_offset手动提交实战
同步提交：
package com . itbaizhan . kafka . consumer ;
import
org . apache . kafka . clients . consumer . ConsumerConfi
g ;
import
org . apache . kafka . clients . consumer . ConsumerRecor
d ;
import
org . apache . kafka . clients . consumer . ConsumerRecor
ds ;
118 import
org . apache . kafka . clients . consumer . KafkaConsumer
;
import
org . apache . kafka . common . serialization . StringDes
erializer ;
import java . time . Duration ;
import java . util . Arrays ;
import java . util . Properties ;
public class ConsumerHandSyncCommit {
public static void main ( String [] args ) {
//1. 创建属性对象
Properties prop = new Properties ();
//2. 设置相关参数
prop . put ( ConsumerConfig . BOOTSTRAP_SERVERS_CONF
IG ,
"node2:9092,node3:9092,node4:9092" );
prop . put ( ConsumerConfig . KEY_DESERIALIZER_CLASS
_CONFIG ,
StringDeserializer . class . getName ());
prop . put ( ConsumerConfig . VALUE_DESERIALIZER_CLA
SS_CONFIG ,
StringDeserializer . class . getName ());
// 配置消费者组
119 异步提交：
prop . put ( ConsumerConfig . GROUP_ID_CONFIG , "cghan
dSyncCommit" );
// 设置为非自动提交
prop . put ( ConsumerConfig . ENABLE_AUTO_COMMIT_CON
FIG , false );
//3. 创建消费者对象
KafkaConsumer < String , String > consumer =
new KafkaConsumer < String ,
String > ( prop );
//4. 注册消费主题
consumer . subscribe ( Arrays . asList ( "topicA" ));
//5. 消费数据
while ( true ){
ConsumerRecords < String , String >
records =
consumer . poll ( Duration . ofSeconds ( 1 ));
for ( ConsumerRecord record : records ){
System . out . println ( record . value ());
}
//6. 同步提交 offset
consumer . commitSync ();
}
}
}
package com . itbaizhan . kafka . consumer ;
120 import
org . apache . kafka . clients . consumer . ConsumerConfi
g ;
import
org . apache . kafka . clients . consumer . ConsumerRecor
d ;
import
org . apache . kafka . clients . consumer . ConsumerRecor
ds ;
import
org . apache . kafka . clients . consumer . KafkaConsumer
;
import
org . apache . kafka . common . serialization . StringDes
erializer ;
import java . time . Duration ;
import java . util . Arrays ;
import java . util . Properties ;
public class ConsumerHandASyncCommit {
public static void main ( String [] args ) {
//1. 创建属性对象
Properties prop = new Properties ();
//2. 设置相关参数
prop . put ( ConsumerConfig . BOOTSTRAP_SERVERS_CONF
IG ,
"node2:9092,node3:9092,node4:9092" );
121
prop . put ( ConsumerConfig . KEY_DESERIALIZER_CLASS
_CONFIG ,
StringDeserializer . class . getName ());
prop . put ( ConsumerConfig . VALUE_DESERIALIZER_CLA
SS_CONFIG ,
StringDeserializer . class . getName ());
// 配置消费者组
prop . put ( ConsumerConfig . GROUP_ID_CONFIG , "cghan
dAsyncCommit" );
// 设置为非自动提交
prop . put ( ConsumerConfig . ENABLE_AUTO_COMMIT_CON
FIG , false );
//3. 创建消费者对象
KafkaConsumer < String , String > consumer =
new KafkaConsumer < String ,
String > ( prop );
//4. 注册消费主题
consumer . subscribe ( Arrays . asList ( "topicA" ));
//5. 消费数据
while ( true ){
ConsumerRecords < String , String >
records =
consumer . poll ( Duration . ofSeconds ( 1 ));
for ( ConsumerRecord record : records ){
122
System . out . println ( record . value ());
}
//6. 同步提交 offset
consumer . commitAsync ();
}
}
}
Spark分布式计算框架一
章节一.概述
1.课程介绍
2.概述_什么是Spark？
3.概述_Spark主要功能
4.概述_SPARK与hadoop
5.概述_spark技术栈
6.概述_PYSPARK VS SPARK
章节二.运行模式
7.运行模式_概述
8.运行模式_WORDCOUNT一
9.运行模式_WORDCOUNT二
10.运行模式_local模式安装
11.运行模式_local模式webui
12.运行模式_Spark目录介绍
13.运行模式_spark源码解析
14.运行模式_spark-submit
15.运行模式_standalone架构分析
16.运行模式_standalone模式安装一
17.运行模式_standalone模式安装二
18.运行模式_standalone启动测试
19.运行模式_standalone执行任务
20.运行模式_查看历史日志webui
21.运行模式_standaloneHA安装
22.运行模式_standalone测试
23.运行模式_YARN模式概述
24.运行模式_YARN模式安装
25.运行模式_yarn client
26.运行模式_yarn cluster
27.运行模式_spark submit参数
