ApacheKafka快速入门
10 分钟内你需要了解的有关 Kafka 的一切
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第二步:启动Kafka环境
注意:您的本地环境必须安装 Java 8+。
Apache Kafka 可以使用 ZooKeeper 或 KRaft 启动。要开始使用任一配置,请按照以下部分之一进行操作,但不能同时进行这两个部分的操作。
Kafka与动物园管理员
运行以下命令以便以正确的顺序启动所有服务:
# Start the ZooKeeper service
$ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
打开另一个终端会话并运行:
# Start the Kafka broker service
$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
所有服务成功启动后,您将拥有一个正在运行并可供使用的基本 Kafka 环境。
Kafka与 Kraft
生成集群 UUID
$ KAFKA_CLUSTER_ID="$(bin/kafka-storage.sh random-uuid)"
设置日志目录格式
$ bin/kafka-storage.sh format -t $KAFKA_CLUSTER_ID -c config/kraft/server.properties
启动Kafka服务器
$ bin/kafka-server-start.sh config/kraft/server.properties
一旦 Kafka 服务器成功启动,您将拥有一个正在运行并可供使用的基本 Kafka 环境。
第 3 步:创建一个主题来存储您的事件
Kafka 是一个分布式事件流平台,可让您跨多台机器读取、写入、存储和处理 事件(在文档中 也称为记录或 消息)。
示例事件包括支付交易、手机的地理位置更新、运输订单、物联网设备或医疗设备的传感器测量等等。这些事件被组织并存储在 主题中。非常简单,主题类似于文件系统中的文件夹,事件是该文件夹中的文件。
因此,在编写第一个事件之前,您必须创建一个主题。打开另一个终端会话并运行:
$ bin/kafka-topics.sh --create --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092
所有 Kafka 的命令行工具都有附加选项:运行kafka-topics.sh
不带任何参数的命令来显示使用信息。例如,它还可以向您显示
新主题的
分区计数等详细信息:
$ bin/kafka-topics.sh --describe --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092
Topic: quickstart-events TopicId: NPmZHyhbR9y00wMglMH2sg PartitionCount: 1 ReplicationFactor: 1 Configs:
Topic: quickstart-events Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
第四步:将一些事件写入主题
Kafka 客户端通过网络与 Kafka 代理进行通信以写入(或读取)事件。一旦收到,代理将以持久且容错的方式存储事件,只要您需要,甚至永远存储。
运行控制台生产者客户端以将一些事件写入您的主题。默认情况下,您输入的每一行都会导致将一个单独的事件写入主题。
$ bin/kafka-console-producer.sh --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092
This is my first event
This is my second event
Ctrl-C
您可以随时
停止生产者客户端。
第五步:阅读事件
打开另一个终端会话并运行控制台消费者客户端来读取您刚刚创建的事件:
$ bin/kafka-console-consumer.sh --topic quickstart-events --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092
This is my first event
This is my second event
Ctrl-C
您可以随时停止消费者客户端。
请随意尝试:例如,切换回生产者终端(上一步)以编写其他事件,并查看事件如何立即显示在消费者终端中。
由于事件持久存储在 Kafka 中,因此它们可以被任意数量的消费者读取任意多次。您可以通过打开另一个终端会话并再次重新运行之前的命令来轻松验证这一点。
第 6 步:使用 Kafka Connect 将数据作为事件流导入/导出
您可能在关系数据库或传统消息传递系统等现有系统中拥有大量数据,以及已经使用这些系统的许多应用程序。 Kafka Connect允许您不断地将数据从外部系统摄取到 Kafka 中,反之亦然。它是一个运行连接器的可扩展工具 ,它实现与外部系统交互的自定义逻辑。因此,将现有系统与 Kafka 集成非常容易。为了使这个过程更加容易,有数百个这样的连接器可供使用。
在本快速入门中,我们将了解如何使用简单的连接器运行 Kafka Connect,将数据从文件导入到 Kafka 主题,并将数据从 Kafka 主题导出到文件。
首先,确保添加connect-file-3.6.0.jar
到plugin.path
Connect 工作线程配置中的属性。出于本快速入门的目的,我们将使用相对路径并将连接器的包视为 uber jar,它在从安装目录运行快速入门命令时起作用。但是,值得注意的是,对于生产部署,使用绝对路径始终是更好的选择。有关如何设置此配置的详细说明,
请参阅plugin.path 。
编辑config/connect-standalone.properties
文件,添加或更改与plugin.path
以下内容匹配的配置属性,然后保存文件:
> echo "plugin.path=libs/connect-file-3.6.0.jar"
然后,首先创建一些种子数据进行测试:
> echo -e "foo\nbar" > test.txt或者在 Windows 上:
> echo foo> test.txt > echo bar>> test.txt
接下来,我们将启动两个以独立模式运行的连接器,这意味着它们在单个本地专用进程中运行。我们提供三个配置文件作为参数。第一个始终是 Kafka Connect 进程的配置,包含常见配置,例如要连接的 Kafka 代理和数据的序列化格式。其余配置文件各自指定要创建的连接器。这些文件包括唯一的连接器名称、要实例化的连接器类以及连接器所需的任何其他配置。
> bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-file-source.properties config/connect-file-sink.properties
这些示例配置文件包含在 Kafka 中,使用您之前启动的默认本地集群配置并创建两个连接器:第一个是源连接器,用于从输入文件读取行并将每行生成到 Kafka 主题,第二个是接收器连接器从 Kafka 主题读取消息并将每条消息生成为输出文件中的一行。
在启动过程中,您将看到许多日志消息,其中包括一些指示连接器正在实例化的日志消息。一旦 Kafka Connect 进程启动,源连接器应开始从test.txt
主题读取行并将其生成到主题connect-test
,接收器连接器应开始从主题读取消息connect-test
并将其写入文件test.sink.txt
。我们可以通过检查输出文件的内容来验证数据是否已通过整个管道传递:
> more test.sink.txt foo bar
请注意,数据存储在 Kafka topic 中connect-test
,因此我们还可以运行控制台消费者来查看主题中的数据(或使用自定义消费者代码来处理它):
> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --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,因此我们可以将数据添加到文件并查看它在管道中移动:
> echo Another line>> test.txt
您应该看到该行出现在控制台使用者输出和接收器文件中。
第 7 步:使用 Kafka Streams 处理您的事件
将数据作为事件存储在 Kafka 中后,您可以使用适用于 Java/Scala 的Kafka Streams客户端库 处理数据 。它允许您实现关键任务实时应用程序和微服务,其中输入和/或输出数据存储在 Kafka 主题中。Kafka Streams 将客户端编写和部署标准 Java 和 Scala 应用程序的简单性与 Kafka 服务器端集群技术的优点相结合,使这些应用程序具有高度可扩展性、弹性、容错性和分布式性。该库支持一次性处理、有状态操作和聚合、窗口、连接、基于事件时间的处理等等。
为了让您初步体验一下,以下是如何实现流行的WordCount
算法:
KStream<String, String> textLines = builder.stream("quickstart-events");
KTable<String, Long> wordCounts = textLines
.flatMapValues(line -> Arrays.asList(line.toLowerCase().split(" ")))
.groupBy((keyIgnored, word) -> word)
.count();
wordCounts.toStream().to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));
Kafka Streams 演示 和 应用程序开发教程 演示了如何从头到尾编码和运行此类流应用程序。
步骤8:终止Kafka环境
现在您已经完成了快速入门,可以随意拆除 Kafka 环境,或者继续尝试。
Ctrl-C
如果您还没有这样做, 请使用 停止生产者和消费者客户端。-
使用 停止 Kafka 代理
Ctrl-C
。 -
最后,如果遵循 Kafka with ZooKeeper 部分,请使用 停止 ZooKeeper 服务器
Ctrl-C
。
如果您还想删除本地 Kafka 环境的任何数据,包括您在此过程中创建的任何事件,请运行以下命令:
$ rm -rf /tmp/kafka-logs /tmp/zookeeper /tmp/kraft-combined-logs
恭喜!
您已成功完成 Apache Kafka 快速入门。
要了解更多信息,我们建议执行以下后续步骤:
- 阅读简短的简介 ,了解 Kafka 在高层次上的工作原理、主要概念以及与其他技术的比较。要更详细地了解 Kafka,请访问 文档。
- 浏览用例,了解我们全球社区中的其他用户如何从 Kafka 中获取价值。
- 加入当地的 Kafka 聚会小组, 观看Kafka 社区主要会议 Kafka Summit 的演讲。