kafka的Windows搭建及单机测试
为了便于以后记忆，在这里把kafka在Windows的搭建方法和单机测试代码复制到了自己的博客里，分别参考的文章路径为http://www.cnblogs.com/alvingofast/p/kafka_deployment_on_windows.html和http://chengjianxiaoxue.iteye.com/blog/2190488。以下是部分的复制内容。
搭建环境
1. 安装JDK
1.1 安装文件：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jre8-downloads-2133155.html下载Server JRE.
1.2 安装完成后需要添加以下的环境变量（右键点击“我的电脑” -> "高级系统设置" -> "环境变量" ）：
-
- JAVA_HOME: C:\Program Files (x86)\Java\jre1.8.0_60（这个是默认安装路径，如果安装过程中更改了安装目录，把更改后的路径填上就行了）
-
- PATH: 在现有的值后面添加"; %JAVA_HOME%\bin"
1.3 打开cmd运行 "java -version" 查看当前系统Java的版本：
2. 安装Zookeeper
Kafka的运行依赖于Zookeeper，所以在运行Kafka之前我们需要安装并运行Zookeeper
2.1 下载安装文件： http://zookeeper.apache.org/releases.html
2.2 解压文件（本文解压到 G:\zookeeper-3.4.8）
2.3 打开G:\zookeeper-3.4.8\conf，把zoo_sample.cfg重命名成zoo.cfg
2.4 从文本编辑器里打开zoo.cfg
2.5 把dataDir的值改成“:\zookeeper-3.4.8\data”
2.6 添加如下系统变量：
1)ZOOKEEPER_HOME: G:\zookeeper-3.4.8
2)Path: 在现有的值后面添加 ";%ZOOKEEPER_HOME%\bin;"
2.7 运行Zookeeper: 打开cmd然后执行zkserver
3. 安装并运行Kafka
3.1 下载安装文件： http://kafka.apache.org/downloads.html
3.2 解压文件（本文解压到 G:\kafka_2.11-0.10.0.1）
3.3 打开G:\kafka_2.11-0.10.0.1\config
3.4 从文本编辑器里打开 server.properties
3.5 把 log.dirs的值改成 “G:\kafka_2.11-0.10.0.1\kafka-logs”
3.6 打开cmd
3.7 进入kafka文件目录: cd /d G:\kafka_2.11-0.10.0.1\
3.8 输入并执行以打开kafka:
.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties
4. 创建topics
4.1 打开cmd 并进入G:\kafka_2.11-0.10.0.1\bin\windows
4.2 创建一个topic：
kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
5.打开一个Producer:
cd /d G:\kafka_2.11-0.10.0.1\bin\windows kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic test
6. 打开一个Consumer:
cd /d G:\kafka_2.11-0.10.0.1\bin\windows
kafka-console-consumer.bat --zookeeper localhost:2181 --topic test
然后就可以在Producer控制台窗口输入消息了。在消息输入过后，很快Consumer窗口就会显示出Producer发送的消息：
至此，Kafka运行环境的搭建就完成了。
本地测试代码
1.java端生产数据， kafka集群消费数据：
1 创建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代码： 向主题test内写入数据
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");//声明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");// 声明kafka broker
return new Producer<Integer, String>(new ProducerConfig(properties));
}
public static void main(String[] args) {
new kafkaProducer("test").start();// 使用kafka集群中创建好的主题 test
}
}
3 kafka集群中消费主题test的数据：
[[email protected] kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginnin
4 启动java代码，然后在看集群消费的数据如下：
message: 0
message: 1
message: 2
message: 3
message: 4
message: 5
message: 6
message: 7
message: 8
message: 9
message: 10
message: 11
message: 12
message: 13
message: 14
message: 15
message: 16
message: 17
message: 18
message: 19
message: 20
message: 21 2.kafka 使用Java写消费者，这样 先运行kafkaProducer ，在运行kafkaConsumer，即可得到生产者的数据：
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;
/**
* 接收数据
* 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); // 一次从主题中获取一个数据
Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> messageStreams = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
KafkaStream<byte[], byte[]> stream = messageStreams.get(topic).get(0);// 获取每次接收到的这个数据
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");//声明zk
properties.put("group.id", "group1");// 必须要使用别的组名称， 如果生产者和消费者都在同一组，则不能访问同一组内的topic数据
return Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));
}
public static void main(String[] args) {
new kafkaConsumer("test").start();// 使用kafka集群中创建好的主题 test
}
}