Kafka实践（三） java开发环境搭建

前面已经部署好了Kafka集群（伪分布式），下面要进入java开发环境搭建。

一、环境描述

      1、win10下 eclipse （kepler） 

      2、本机建立了虚拟机 系统：  centos 6.5    ip：192.168.136.134  

      3、在134上部署了zookeeper 伪分布式部署 192.168.136.134:2181,192.168.136.134:2182,192.168.136.134:2183

      4、在134上部署了kafka broker集群（伪分布式部署）：192.168.136.134:9092,192.168.136.134:9093,192.168.136.134:9094 

             broker id 分别为 1，2，3

二、目标

       1、在eclipse上建立工程，导入依赖库，可以正常编译， producter和consumer 都可以实现
       2、可以在eclipse 调试程序，  本机 ----》 连接虚拟机的 zookeeper集群和 kafka的broker集群

       3、打包后的程序，可以部署到虚拟机134上， 实现    虚机上的客户端  ---》连接虚拟机的  zookeeper集群和 kafka的broker集群

三、搭建过程

       整个过程其实走了一些弯路，网络上一些内容因为版本的问题，可能会用 maven方式，实际上现在也可以直接用常用的java工程开发方式，看各自喜欢。

另外，最新的api开发更简单而且据说效率更高，所以。。。。摸索都是泪。 希望本篇可以让大家少走弯路。

        1） maven方式建立工程 （可行，个人不推荐,  因为工作场所无外网）

          ----------具体安装maven和配置的步骤见maven实践

          在eclipse集成maven已经实现后，创建一个maven工程：  打开eclipse，File->new->other  选中maven project

          

   然后，修改pom.xml,在文件中增加如下依赖

  

  
      
        org.apache.kafka  
        kafka_2.10  
        0.8.2.0 
     
  

    完成后，保存。 保存会触发maven工程自己会从网络上下载依赖库，出现如下界面，就说明工程正在自动下载依赖库。

    

               编写producter代码：

               

package com.newland.appkafka;

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(topic, "message: " + i++));  
            try {  
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);  
            } catch (InterruptedException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
    }  
  
    private Producer createProducer() {  
        Properties properties = new Properties();  
        properties.put("zookeeper.connect", "192.168.136.134:2181,192.168.136.134:2182,192.168.136.134:2183");//声明zk  
        properties.put("serializer.class", StringEncoder.class.getName());  
        properties.put("metadata.broker.list", "192.168.136.134:9092,192.168.136.134:9093,192.168.136.134:9094");// 声明kafka broker  
        return new Producer(new ProducerConfig(properties));  
     }  
      
      
    public static void main(String[] args) {  
        new kafkaProducer("cwqsolotest").start();// 使用kafka集群中创建好的主题 test   
          
    }  
       
}  

      类似的consumer代码：    

package com.newland.appkafka;

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 topicCountMap = new HashMap();  
        topicCountMap.put(topic, 1); // 一次从主题中获取一个数据  
         Map>>  messageStreams = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);  
         KafkaStream stream = messageStreams.get(topic).get(0);// 获取每次接收到的这个数据  
         ConsumerIterator 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", "192.168.136.134:2181,192.168.136.134:2182,192.168.136.134:2183");//声明zk  
        properties.put("group.id", "group5");// 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("cwqsolotest").start();// 使用kafka集群中创建好的主题 test   
          
    }  
       
}  

       然后确保没有错误后，在需要测试的类上右键-》run as java application

       正常情况下，就可以连接上kafka，producter向消息队列推送消息，consumer可以从消息队列接受消息。

接收到: message: 11 
接收到: message: 12 
接收到: message: 13 
接收到: message: 14 

        本人在运行producter时，并不顺利，eclipse控制台很不争气的报错了，

      

        一度怀疑自己的写法，或者依赖包有问题，后来试着打包，将生成后的jar包，放到虚拟机上运行，一切正常，才确定是因为部署在本机和虚拟机两台机器的原因。         

        通过查找资料，大致确定了原因，就是本机和kafka服务端所在虚拟机，不是同一台机器，如果kafka服务端，设置的ip用的localhost，会发生此类问题。

          于是修改kafka的server1.properties,  server2.properties,server3.properties

        

     

       上面是通过maven方式建立工程。

 

      2） 下面说明一下如何建立 java 工程。

        与普通的java工程一样，建立后，将producter和consumer类放到工程里， 在lib 目录下，拷贝原kafka lib目录下的jar包

        

               红色框内为需要从kafka的libs里拷贝过来的jar包。 其中标蓝绿色的jar包，是写producter需要的， 如果只写consumer的应用并不需要。后面调试顺利。

               在此工程中，又发现了一个问题，代码很多地方出现了划掉的情况，这个说明api有更新。

               

  

                 向同事请教，同事说最新的api，已经简化了开发， 标蓝色的jar包无需加入，要修改一下写法。

                 

package com.newland.appkafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class ProducerNewApi {
	
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.136.134:9092,192.168.136.134:9093,192.168.136.134:9094");
        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");

        Producer producer = new KafkaProducer(props);
        for(int i = 0; i < 100; i++)
            producer.send(new ProducerRecord("cwqsolotest", "message: " + i++));

        producer.close();
    }
}

新的api写法，在import 这里就有显著不同，引入的jar包，也只需要kafka的客户端。

在虚拟机上开一个consumer接受消息，执行结果如下：