kafka的Windows搭建及單機測試

搭建環境

1. 安裝JDK

1.1 安裝檔案：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jre8-downloads-2133155.html下載下傳Server JRE.

1.2 安裝完成後需要添加以下的環境變量（右鍵點選“我的電腦” -> "進階系統設定" -> "環境變量" ）：

    1)JAVA_HOME: C:\Program Files (x86)\Java\jre1.8.0_60（這個是預設安裝路徑，如果安裝過程中更改了安裝目錄，把更改後的路徑填上就行了）

    2)PATH: 在現有的值後面添加"; %JAVA_HOME%\bin"

1.3 打開cmd運作 "java -version" 檢視目前系統Java的版本：

2. 安裝Zookeeper

    Kafka的運作依賴于Zookeeper，是以在運作Kafka之前我們需要安裝并運作Zookeeper

2.1 下載下傳安裝檔案： http://zookeeper.apache.org/releases.html

2.2 解壓檔案（本文解壓到 G:\zookeeper-3.4.8）

2.3 打開G:\zookeeper-3.4.8\conf，把zoo_sample.cfg重命名成zoo.cfg

2.4 從文本編輯器裡打開zoo.cfg

2.5 把dataDir的值改成“:\zookeeper-3.4.8\data”

2.6 添加如下系統變量：

    1)ZOOKEEPER_HOME: G:\zookeeper-3.4.8

    2)Path: 在現有的值後面添加";%ZOOKEEPER_HOME%\bin;"

2.7 運作Zookeeper: 打開cmd然後執行zkserver

3. 安裝并運作Kafka

3.1 下載下傳安裝檔案： http://kafka.apache.org/downloads.html

3.2 解壓檔案（本文解壓到 G:\kafka_2.11-0.10.0.1）

3.3 打開G:\kafka_2.11-0.10.0.1\config

3.4 從文本編輯器裡打開 server.properties

3.5 把log.dirs的值改成 “G:\kafka_2.11-0.10.0.1\kafka-logs”

3.6 打開cmd

3.7 進入kafka檔案目錄: cd /d G:\kafka_2.11-0.10.0.1\

3.8 輸入并執行以打開kafka:

    .\bin\windows\kafka-server-start.bat.\config\server.properties

4. 建立topics

4.1 打開cmd 并進入G:\kafka_2.11-0.10.0.1\bin\windows

4.2 建立一個topic：

    kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181--replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 

5.打開一個Producer:

cd /d G:\kafka_2.11-0.10.0.1\bin\windows

    kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topictest

6. 打開一個Consumer:

cd /d G:\kafka_2.11-0.10.0.1\bin\windows

    kafka-console-consumer.bat --zookeeper localhost:2181 --topic test

然後就可以在Producer控制台視窗輸入消息了。在消息輸入過後，很快Consumer視窗就會顯示出Producer發送的消息

至此，Kafka運作環境的搭建就完成了。

本地測試代碼

1.java端生産資料， kafka叢集消費資料：

1  建立maven工程，pom.xml中增加如下：

<dependency>    
     	<groupId>org.apache.kafka</groupId>    
     	<artifactId>kafka_2.10</artifactId>    
     	<version>0.8.2.0</version>    
</dependency> 
           

2 java代碼：  向主題test内寫入資料

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;
import kafka.serializer.StringEncoder;

public class kafkaProducer extends Thread {

	private String topic;

	public kafkaProducer(String topic) {
		super();
		this.topic = topic;
	}

	@Override
	public void run() {
		Producer producer = createProducer();
		int i = 0;
		while (true) {
			producer.send(new KeyedMessage<Integer, String>(topic, "message: "+ i++));
			try {
				TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}

	private Producer createProducer() {
		Properties properties = new Properties();
		properties.put("zookeeper.connect","192.168.1.110:2181,192.168.1.111:2181,192.168.1.112:2181");// 聲明zk
		properties.put("serializer.class", StringEncoder.class.getName());
		properties.put("metadata.broker.list","192.168.1.110:9092,192.168.1.111:9093,192.168.1.112:9094");// 聲明kafka																	// broker
		return new Producer<Integer, String>(new ProducerConfig(properties));
	}

	public static void main(String[] args) {
		new kafkaProducer("test").start();// 使用kafka叢集中建立好的主題 test
	}

}
           

3  kafka叢集中消費主題test的資料：

[root @h2master  kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost: 2181  --topic test --from-beginnin 

4   啟動java代碼，然後在看叢集消費的資料如下：  

1. message: 0    
2. message: 1    
3. message: 2    
4. message: 3    
5. message: 4    
6. message: 5    
7. message: 6    
8. message: 7    
9. message: 8    
10. message: 9    
11. message: 10    
12. message: 11    
13. message: 12    
14. message: 13    
15. message: 14    
16. message: 15    
17. message: 16    
18. message: 17    
19. message: 18    
20. message: 19    
21. message: 20    
22. message: 21  

2.kafka 使用Java寫消費者，這樣 先運作kafkaProducer ，在運作kafkaConsumer，即可得到生産者的資料：

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;

/**
 * 接收資料 
 * 接收到: message: 10 
 * 接收到: message: 11 
 * 接收到: message: 12 
 * 接收到: message: 13 
 * 接收到: message: 14
 * 
 * @author zm
 * 
 */
public class kafkaConsumer extends Thread {

	private String topic;

	public kafkaConsumer(String topic) {
		super();
		this.topic = topic;
	}

	@Override
	public void run() {
		ConsumerConnector consumer = createConsumer();
		Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
		topicCountMap.put(topic, 1); // 一次從主題中擷取一個資料
		Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> messageStreams = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
		KafkaStream<byte[], byte[]> stream = messageStreams.get(topic).get(0);// 擷取每次接收到的這個資料
		ConsumerIterator<byte[], byte[]> iterator = stream.iterator();
		while (iterator.hasNext()) {
			String message = new String(iterator.next().message());
			System.out.println("接收到: " + message);
		}
	}

	private ConsumerConnector createConsumer() {
		Properties properties = new Properties();
		properties.put("zookeeper.connect","192.168.1.110:2181,192.168.1.111:2181,192.168.1.112:2181");// 聲明zk
		properties.put("group.id", "group1");// 必須要使用别的組名稱，如果生産者和消費者都在同一組，則不能通路同一組内的topic資料
		return Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));
	}

	public static void main(String[] args) {
		new kafkaConsumer("test").start();// 使用kafka叢集中建立好的主題 test

	}

}
           

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