Step 1: 下载代码
下载0.10.2.0版本并且解压它。
> tar -xzf kafka_2.10-0.10.2.0.tgz
> mv kafka_2.10-0.10.2.0 kafka
> cd kafka
Step 2: 启动服务
运行kafka需要使用Zookeeper，所以你需要先启动Zookeeper，如果你没有Zookeeper，你可以使用kafka自带打包和配置好的Zookeeper。
> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
现在启动kafka服务
> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
Step 3: 创建一个主题(topic)
创建一个名为“test”的Topic，只有一个分区和一个备份：
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
创建好之后，可以通过运行以下命令，查看已创建的topic信息：
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
> test
或者，除了手动创建topic外，你也可以配置你的broker，当发布一个不存在的topic时自动创建topic。
Step 4: 发送消息
Kafka提供了一个命令行的工具，可以从输入文件或者命令行中读取消息并发送给Kafka集群。每一行是一条消息。
运行producer（生产者）,然后在控制台输入几条消息到服务器。
> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
> This is a message
> This is another message
Step 5: 消费消息
Kafka也提供了一个消费消息的命令行工具，将存储的信息输出出来。
> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
> This is a message
> This is another message
如果你有2台不同的终端上运行上述命令，那么当你在运行生产者时，消费者就能消费到生产者发送的消息。
所有的命令行工具有很多的选项，你可以查看官方文档来了解更多的功能。
Step 6: 设置多个broker集群
到目前，我们只是单一的运行一个broker,，没什么意思。对于Kafka,一个broker仅仅只是一个集群中的一个, 所有让我们多设几个broker.
首先为每个broker创建一个配置文件:
> cp config/server.properties config/server-1.properties
> cp config/server.properties config/server-2.properties
现在编辑这些新建的文件，设置以下属性：
config/server-1.properties:
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://:9093
log.dir=/tmp/kafka-logs-1
config/server-2.properties:
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://:9094
log.dir=/tmp/kafka-logs-2
broker.id是集群中每个节点的唯一且永久的名称，我们修改端口和日志分区是因为我们现在在同一台机器上运行，我们要防止broker在同一端口上注册和覆盖对方的数据。
我们已经运行了zookeeper和刚才的一个kafka节点，所有我们只需要在启动2个新的kafka节点。
> bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &
> bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &
现在，我们创建一个新topic，把备份设置为：3
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic
好了，现在我们已经有了一个集群了，我们怎么知道每个集群在做什么呢？运行命令“describe topics”
> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
>
> Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
>
> Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
这是一个解释输出，第一行是所有分区的摘要，每一个线提供一个分区信息，因为我们只有一个分区，所有只有一条线。
"leader"：该节点负责所有指定分区的读和写，每个节点的领导都是随机选择的。
"replicas":备份的节点，无论该节点是否是leader或者目前是否还活着，只是显示。
"isr"：备份节点的集合，也就是活着的节点集合。
我们运行这个命令，看看一开始我们创建的那个节点：
> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
Topic:test PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
没有惊喜，刚才创建的topic（主题）没有Replicas（副本），所以是0。
让我们来发布一些信息在新的topic上：
> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic
>
> my test message 1
>
> my test message 2
现在，消费这些消息。
> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic
>
> my test message 1
>
> my test message 2
我们要测试集群的容错，kill掉leader，Broker1作为当前的leader，也就是kill掉Broker1。
> ps aux | grep server-1.properties
>
> 7564 ttys002 0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.8/Home/bin/java..
>
> kill -9 7564
备份节点之一成为新的leader，而broker1已经不在同步备份集合里了。
> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
>
> Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
>
> Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0
但是，消息仍然没丢：
> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic
> ...
> my test message 1
> my test message 2
Step 7: 使用 Kafka Connect 来 导入/导出 数据
从控制台写入和写回数据是一个方便的开始，但你可能想要从其他来源导入或导出数据到其他系统。对于大多数系统，可以使用kafka Connect，而不需要编写自定义集成代码。Kafka Connect是导入和导出数据的一个工具。它是一个可扩展的工具，运行连接器，实现与自定义的逻辑的外部系统交互。在这个快速入门里，我们将看到如何运行Kafka Connect用简单的连接器从文件导入数据到Kafka主题，再从Kafka主题导出数据到文件，首先，我们首先创建一些种子数据用来测试：
> echo -e "foo\nbar" > test.txt
接下来，我们开始2个连接器运行在独立的模式，这意味着它们运行在一个单一的，本地的，专用的进程。我们提供3个配置文件作为参数。第一个始终是kafka Connect进程，如kafka broker连接和数据库序列化格式，剩下的配置文件每个指定的连接器来创建，这些文件包括一个独特的连接器名称，连接器类来实例化和任何其他配置要求的。
> bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties
>
> config/connect-file-source.properties
>
> config/connect-file-sink.properties
这是示例的配置文件，使用默认的本地集群配置并创建了2个连接器：第一个是导入连接器，从导入文件中读取并发布到Kafka主题，第二个是导出连接器，从kafka主题读取消息输出到外部文件，在启动过程中，你会看到一些日志消息，包括一些连接器实例化的说明。一旦kafka Connect进程已经开始，导入连接器应该读取从
test.txt和写入topicconnect-test,导出连接器从主题connect-test读取消息写入到文件test.sink.txt我们可以通过验证输出文件的内容来验证数据数据已经全部导出：
> cat test.sink.txt
> foo
> bar
注意，导入的数据也已经在Kafka主题connect-test里,所以我们可以使用该命令查看这个主题：
> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic connect-test --from-beginning
> {"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"foo"}
> {"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"bar"}
> ...
连接器继续处理数据，因此我们可以添加数据到文件并通过管道移动：
> echo "Another line" >> test.txt
你应该会看到出现在消费者控台输出一行信息并导出到文件。
Step 8: 使用Kafka Stream来处理数据
Kafka Stream是kafka的客户端库，用于实时流处理和分析存储在kafka broker的数据，这个快速入门示例将演示如何运行一个流应用程序。一个WordCountDemo的例子（为了方便阅读，使用的是java8 lambda表达式）
KTable wordCounts = textLines
// Split each text line, by whitespace, into words.
.flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("W+")))
// Ensure the words are available as record keys for the next aggregate operation.
.map((key, value) -> new KeyValue<>(value, value))
// Count the occurrences of each word (record key) and store the results into a table named "Counts".
.countByKey("Counts")
它实现了wordcount算法，从输入的文本计算出一个词出现的次数。然而，不像其他的WordCount的例子，你可能会看到，在有限的数据之前，执行的演示应用程序的行为略有不同，因为它的目的是在一个无限的操作，数据流。类似的有界变量，它是一种动态算法，跟踪和更新的单词计数。然而，由于它必须假设潜在的无界输入数据，它会定期输出其当前状态和结果，同时继续处理更多的数据，因为它不知道什么时候它处理过的“所有”的输入数据。
现在准备输入数据到kafka的topic中，随后kafka Stream应用处理这个topic的数据。
> echo -e "all streams lead to kafka\nhello kafka streams\njoin kafka summit" > file-input.txt
接下来，使用控制台的producer 将输入的数据发送到指定的topic（streams-file-input）中，（在实践中，stream数据可能会持续流入，其中kafka的应用将启动并运行）
> bin/kafka-topics.sh --create \
--zookeeper localhost:2181 \
--replication-factor 1 \
--partitions 1 \
--topic streams-file-input
> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic streams-file-input < file-input.txt
现在，我们运行 WordCount 处理输入的数据：
> bin/kafka-run-class.sh org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo
不会有任何的STDOUT输出，除了日志，结果不断地写回另一个topic（streams-wordcount-output），demo运行几秒，然后，不像典型的流处理应用程序，自动终止。
现在我们检查WordCountDemo应用，从输出的topic读取。
> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
--topic streams-wordcount-output \
--from-beginning \
--formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter \
--property print.key=true \
--property print.value=true \
--property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer \
--property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer
输出数据打印到控台（你可以使用Ctrl-C停止）：
all 1
streams 1
lead 1
to 1
kafka 1
hello 1
kafka 2
streams 2
join 1
kafka 3
summit 1
第一列是message的key，第二列是message的value，要注意，输出的实际是一个连续的更新流，其中每条数据（即：原始输出的每行）是一个单词的最新的count，又叫记录键“kafka”。对于同一个key有多个记录，每个记录之后是前一个的更新。