「Kafka」监控、集成篇

小成同学_2024-02-24 11:08

Kafka-Eagle 监控

Kafka-Eagle 框架可以监控 Kafka 集群的整体运行情况，在生产环境中经常使用。

MySQL环境准备

Kafka-Eagle 的安装依赖于 MySQL，MySQL 主要用来存储可视化展示的数据。

安装步骤参考：P61 尚硅谷 kafka监控_MySQL环境准备

Kafka 环境准备

  1. 关闭 Kafka 集群

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 kafka]$ kf.sh stop

  2. 修改 /opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 kafka]$ vim bin/kafka-server-start.sh

    修改如下参数值：

    bash 复制代码 
    if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then
	export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
fi

    为

    bash 复制代码 
    if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then
	export KAFKA_HEAP_OPTS="-server -Xms2G -Xmx2G -XX:PermSize=128m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:ConcGCThreads=5 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=70"
	export JMX_PORT="9999"
	#export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
fi

    初始内存只分配1G，如果要使用 Eagle 功能，我们可以将内存设置为 2G。

    注意：修改之后在启动 Kafka 之前要分发至其他节点。

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 bin]$ xsync kafka-server-start.sh

Kafka-Eagle 安装

  1. 官网：https://www.kafka-eagle.org/

  2. 上传压缩包 kafka-eagle-bin-2.0.8.tar.gz 到集群 /opt/software 目录

  3. 解压到本地

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka-eagle-bin-2.0.8.tar.gz

  4. 进入刚才解压的目录

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 kafka-eagle-bin-2.0.8]$ ll
    bash 复制代码 
    总用量 79164
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 81062577 10 月 13 00:00 efak-web-2.0.8-bin.tar.gz

  5. 将 efak-web-2.0.8-bin.tar.gz 解压至 /opt/module

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 kafka-eagle-bin-2.0.8]$ tar -zxvf efak-web-2.0.8-bin.tar.gz -C /opt/module/

  6. 修改名称

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 module]$ mv efak-web-2.0.8/ efak

  7. 修改配置文件/opt/module/efak/conf/system-config.properties

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 conf]$ vim system-config.properties
    bash 复制代码 
    ######################################
# multi zookeeper & kafka cluster list
# Settings prefixed with 'kafka.eagle.' will be deprecated, use 'efak.'instead
######################################
efak.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka
######################################
# zookeeper enable acl
######################################
cluster1.zk.acl.enable=false
cluster1.zk.acl.schema=digest
cluster1.zk.acl.username=test
cluster1.zk.acl.password=test123
######################################
# broker size online list
######################################
cluster1.efak.broker.size=20
######################################
# zk client thread limit
######################################
kafka.zk.limit.size=32
######################################
# EFAK webui port
######################################
efak.webui.port=8048
######################################
# kafka jmx acl and ssl authenticate
######################################
cluster1.efak.jmx.acl=false
cluster1.efak.jmx.user=keadmin
cluster1.efak.jmx.password=keadmin123
cluster1.efak.jmx.ssl=false
cluster1.efak.jmx.truststore.location=/data/ssl/certificates/kafka.truststore
cluster1.efak.jmx.truststore.password=ke123456
######################################
# kafka offset storage
######################################
# offset 保存在 kafka
cluster1.efak.offset.storage=kafka
######################################
# kafka jmx uri
######################################
cluster1.efak.jmx.uri=service:jmx:rmi:///jndi/rmi://%s/jmxrmi
######################################
# kafka metrics, 15 days by default
######################################
efak.metrics.charts=true
efak.metrics.retain=15
######################################
# kafka sql topic records max
######################################
efak.sql.topic.records.max=5000
efak.sql.topic.preview.records.max=10
######################################
# delete kafka topic token
######################################
efak.topic.token=keadmin
######################################
# kafka sasl authenticate
######################################
cluster1.efak.sasl.enable=false
cluster1.efak.sasl.protocol=SASL_PLAINTEXT
cluster1.efak.sasl.mechanism=SCRAM-SHA-256
cluster1.efak.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.scram.ScramL
oginModule required username="kafka" password="kafka-eagle";
cluster1.efak.sasl.client.id=
cluster1.efak.blacklist.topics=
cluster1.efak.sasl.cgroup.enable=false
cluster1.efak.sasl.cgroup.topics=
cluster2.efak.sasl.enable=false
cluster2.efak.sasl.protocol=SASL_PLAINTEXT
cluster2.efak.sasl.mechanism=PLAIN
cluster2.efak.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainL
oginModule required username="kafka" password="kafka-eagle";
cluster2.efak.sasl.client.id=
cluster2.efak.blacklist.topics=
cluster2.efak.sasl.cgroup.enable=false
cluster2.efak.sasl.cgroup.topics=
######################################
# kafka ssl authenticate
######################################
cluster3.efak.ssl.enable=false
cluster3.efak.ssl.protocol=SSL
cluster3.efak.ssl.truststore.location=
cluster3.efak.ssl.truststore.password=
cluster3.efak.ssl.keystore.location=
cluster3.efak.ssl.keystore.password=
cluster3.efak.ssl.key.password=
cluster3.efak.ssl.endpoint.identification.algorithm=https
cluster3.efak.blacklist.topics=
cluster3.efak.ssl.cgroup.enable=false
cluster3.efak.ssl.cgroup.topics=
######################################
# kafka sqlite jdbc driver address
######################################
# 配置 mysql 连接
efak.driver=com.mysql.jdbc.Driver
efak.url=jdbc:mysql://hadoop102:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
efak.username=root
efak.password=000000
######################################
# kafka mysql jdbc driver address
######################################
#efak.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver
#efak.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
#efak.username=root
#efak.password=123456

  8. 添加环境变量

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 conf]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
    bash 复制代码 
    # kafkaEFAK
export KE_HOME=/opt/module/efak
export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin

    注意：source /etc/profile

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 conf]$ source /etc/profile

  9. 启动

    • 注意：启动之前需要先启动 zk 以及 kafka

      bash 复制代码 
      [atguigu@hadoop102 kafka]$ kf.sh start

    • 启动 efak

      bash 复制代码 
      [atguigu@hadoop102 efak]$ bin/ke.sh start
      bash 复制代码 
      Version 2.0.8 -- Copyright 2016-2021
*****************************************************************
* EFAK Service has started success.
* Welcome, Now you can visit 'http://192.168.10.102:8048'
* Account:admin ,Password:123456
*****************************************************************
* <Usage> ke.sh [start|status|stop|restart|stats] </Usage>
* <Usage> https://www.kafka-eagle.org/ </Usage>
*****************************************************************

    • 如果停止 efak，执行命令：

      bash 复制代码 
      [atguigu@hadoop102 efak]$ bin/ke.sh stop

Kafka-Eagle 页面操作

主面板

Brokers

Topics

Zookeepers

Consumers

大屏信息

Kafka-Kraft 模式

Kafka-Kraft 架构

左图为 Kafka 现有架构，元数据在 zookeeper 中，运行时动态选举 controller，由 controller 进行 Kafka 集群管理。

右图为 kraft 模式架构（实验性），不再依赖 zookeeper 集群，而是用三台 controller 节点代替 zookeeper，元数据保存在 controller 中，由 controller 直接进行 Kafka 集群管理。

这样做的好处有以下几个：

  • Kafka 不再依赖外部框架，而是能够独立运行；
  • controller 管理集群时，不再需要从 zookeeper 中先读取数据，集群性能上升；
  • 由于不依赖 zookeeper，集群扩展时不再受到 zookeeper 读写能力限制；
  • controller 不再动态选举，而是由配置文件规定。
    • 这样我们可以有针对性的加强 controller 节点的配置，而不是像以前一样对随机 controller 节点的高负载束手无策。

Kafka-Kraft 集群部署

Kafka-Kraft 集群启动停止脚本

  1. 在 /home/atguigu/bin 目录下创建文件 kf2.sh 脚本文件

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 bin]$ vim kf2.sh

    脚本如下：

    bash 复制代码 
    #! /bin/bash

case $1 in
"start"){
	for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
	do
		echo " --------启动 $i Kafka2-------"
		ssh $i "/opt/module/kafka2/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties"
	done
};;
"stop"){
	for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
	do
		echo " --------停止 $i Kafka2-------"
		ssh $i "/opt/module/kafka2/bin/kafka-server-stop.sh "
	done
};;
esac

  2. 添加执行权限

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x kf2.sh

  3. 启动集群命令

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 ~]$ kf2.sh start

  4. 停止集群命令

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 ~]$ kf2.sh stop

Kafka 集成

Kafka 集成 Flume

Flume 是一个在大数据开发中非常常用的组件，可以用于 Kafka 的生产者，也可以用于 Kafka 的消费者。

Flume 环境准备

  1. 启动 kafka 集群

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 ~]$ zk.sh start
[atguigu@hadoop102 ~]$ kf.sh start

  2. 启动 kafka 消费者

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

  3. Flume 安装步骤

Flume 生产者

  • 通过 Flume 实时监控 app.log 文件数据的变化
  • 使用 taildir source，支持断点续传、实时监控文件变化，并获取到数据
  • 由于我们传输的就是普通的日志，没有必要追求太高的可靠性，使用 memory channel，完全基于内存，速度非常快；断电后会丢数据，最多丢 100 条日志（因为内存大小最大上线就是 100）
  • 数据是发往到 kafka 的，所以使用 kafka sink
  • 发到 first 主题中，启动消费者消费。

  1. 配置 Flume

    • 在 hadoop102 节点的 Flume 的 job 目录下创建 file_to_kafka.conf

      bash 复制代码 
      [atguigu@hadoop102 flume]$ mkdir jobs
[atguigu@hadoop102 flume]$ vim jobs/file_to_kafka.conf

    • 配置文件内容如下：

      bash 复制代码 
      # 1 组件定义
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 2 配置source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/applog/app.* # 监控文件目录
a1.sources.r1.positionFile = /opt/module/flume/taildir_position.json # offset文件 支持断点续传

# 3 配置channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 4 配置sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.sinks.k1.kafka.topic = first
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1

# 5 拼接组件
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

  2. 启动 Flume

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f  jobs/file_to_kafka.conf &

  3. 向 /opt/module/applog/app.log 里追加数据，查看 kafka 消费者消费情况

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 module]$ mkdir applog
[atguigu@hadoop102 applog]$ echo hello >> /opt/module/applog/app.log

  4. 观察 kafka 消费者，能够看到消费的 hello 数据

Flume 消费者

  • Flume 作为消费者，首先肯定选用 kafka source
  • 通道选择 memory channel
  • 打印到控制台选择 logger sink

  1. 配置 Flume

    • 在 hadoop102 节点的 Flume 的 /opt/module/flume/jobs 目录下创建 kafka_to_file.conf

      bash 复制代码 
      [atguigu@hadoop102 jobs]$ vim kafka_to_file.conf

    • 配置文件内容如下：

      bash 复制代码 
      # 1 组件定义
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 2 配置source
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.batchSize = 50
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 200
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092
a1.sources.r1.kafka.topics = first
a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id = custom.g.id

# 3 配置channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 4 配置sink
a1.sinks.k1.type = logger

# 5 拼接组件
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

  2. 启动 Flume

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f jobs/kafka_to_file.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

  3. 启动 kafka 生产者

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

    并输入数据，例如：hello

  4. 观察控制台输出的日志

Flink是一个在大数据开发中非常常用的组件，可以用于 Kafka 的生产者，也可以用于 Kafka 的消费者。

  1. 创建一个 maven 项目 flink-kafka

  2. 添加配置文件

    xml 复制代码 
    <dependencies>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.flink</groupId>
		<artifactId>flink-java</artifactId>
		<version>1.13.0</version>
	</dependency>

	<dependency>
		<groupId>org.apache.flink</groupId>
		<artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
		<version>1.13.0</version>
	</dependency>

	<dependency>
		<groupId>org.apache.flink</groupId>
		<artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
		<version>1.13.0</version>
	</dependency>

	<dependency>
		<groupId>org.apache.flink</groupId>
		<artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
		<version>1.13.0</version>
	</dependency>
</dependencies>

  3. 将 log4j.properties 文件添加到 resources 里面，就能更改打印日志的级别为 error

    properties 复制代码 
    log4j.rootLogger=error, stdout,R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}  %5p --- [%50t]  %-80c(line:%5L)  :  %m%n

log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.R.File=../log/agent.log
log4j.appender.R.MaxFileSize=1024KB
log4j.appender.R.MaxBackupIndex=1

log4j.appender.R.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.R.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}  %5p --- [%50t]  %-80c(line:%6L)  :  %m%n

  4. 在 java 文件夹下创建包名为 com.atguigu.flink

  1. 在 com.atguigu.flink 包下创建 java 类：FlinkKafkaProducer1（系统也有一个 FlinkKafkaProducer，会重名，所以这里命名为 1）。

    java 复制代码 
    import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

public class FlinkKafkaProducer1 {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 0 初始化flink环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(3); // 3个槽 对应kafka主题题的3个分区

        // 1 准备数据源 读取集合中数据
        ArrayList<String> wordsList = new ArrayList<>();
        wordsList.add("hello");
        wordsList.add("atguigu");

        DataStream<String> stream = env.fromCollection(wordsList);

        // 2 kafka生产者配置信息
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");

        // 3 创建kafka生产者
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(
                "first",
                new SimpleStringSchema(), // 序列化和反序列化模板类 string类型
                properties
        );

        // 4 生产者和flink流关联
        stream.addSink(kafkaProducer);

        // 5 执行
        env.execute();
    }
}

  2. 启动Kafka消费者

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

  3. 执行 FlinkKafkaProducer1 程序，观察 kafka 消费者控制台情况

    Q：

    • 为什么先接收到 atguigu，然后才是 hello 呢？

    A：

    • 在 Flink 中，对于并行度大于 1 的情况，不同的算子实例是并行运行的，也就是说当你的 env.setParallelism(3) 时，会有 3 个线程同时运行。在你的例子中，"hello" 和 "atguigu" 可能由不同的线程处理，并且处理的顺序是不确定的。
    • 如果你希望严格按照顺序处理，你可以将并行度设置为 1，即 env.setParallelism(1)。但是这样可能会影响处理速度。此外，Flink 也提供了一些方法来保证在并行处理时的顺序，可以查阅相关资料来了解更多。

  1. 在 com.atguigu.flink 包下创建 java 类：FlinkKafkaConsumer1

    java 复制代码 
    import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.util.Properties;

public class FlinkKafkaConsumer1 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        
        // 0 初始化flink环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(3);

        // 1 kafka消费者配置信息
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        // group.id可选，不配置不会报错

        // 2 创建kafka消费者
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "first",
                new SimpleStringSchema(),
                properties
        );

        // 3 消费者和flink流关联
        env.addSource(kafkaConsumer).print();

        // 4 执行
        env.execute();
    }
}

  2. 启动 FlinkKafkaConsumer1 消费者

  3. 启动 kafka 生产者

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

  4. 观察 IDEA 控制台数据打印

    有 3 个消费者并行消费，因为只发了两条消息，所以这里只有 1 和 3。

Kafka 集成 SpringBoot

SpringBoot 是一个在 JavaEE 开发中非常常用的组件。可以用于 Kafka 的生产者，也可以用于 SpringBoot 的消费者。

跟之前不太一样的是，外部数据是通过接口的方式发送到 SpringBoot 程序，然后 SpringBoot 接收到这个接口的数据，然后再发送到 kafka 集群。

SpringBoot 环境准备

  1. 在 IDEA 中安装 lombok 插件

    在 Plugins 下搜索 lombok 然后在线安装即可，安装后注意重启

  2. 创建一个 Spring Initializr

    注意：有时候SpringBoot官方脚手架不稳定，我们切换国内地址：https://start.aliyun.com

  3. 项目名称 springboot

  4. 添加项目依赖

  5. 检查自动生成的配置文件

    xml 复制代码 
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.6.1</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.atguigu</groupId>
    <artifactId>springboot</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>springboot</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

SpringBoot 生产者

  1. 修改 SpringBoot 核心配置文件 application.propeties，添加生产者相关信息

    properties 复制代码 
    # 应用名称
spring.application.name=atguigu_springboot_kafka

# 指定kafka的地址
spring.kafka.bootstrap-servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092

# 指定key和value的序列化器
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

  2. 创建 controller 从浏览器接收数据，并写入指定的 topic

    java 复制代码 
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ProducerController {
    
    // Kafka模板用来向kafka发送数据
    @Autowired
    KafkaTemplate<String, String> kafka;
    
    @RequestMapping("/atguigu")
    public String data(String msg) {
        kafka.send("first", msg);
        return "ok";
    }
}

  3. 在浏览器中给 /atguigu 接口发送数据

    http://localhost:8080/atguigu?msg=hello

  4. kafka 消费者接收到数据

SpringBoot 消费者

  1. 修改 SpringBoot 核心配置文件 application.propeties

    properties 复制代码 
    # =========消费者配置开始=========
# 指定kafka的地址
spring.kafka.bootstrap-servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092

# 指定key和value的反序列化器
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

# 指定消费者组的group_id
spring.kafka.consumer.group-id=atguigu
# =========消费者配置结束=========

  2. 创建类消费 Kafka 中指定 topic 的数据

    java 复制代码 
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;

@Configuration
public class KafkaConsumer {
    
    // 指定要监听的topic
    @KafkaListener(topics = "first")
    public void consumeTopic(String msg) { // 参数: 收到的value
        System.out.println("收到的信息: " + msg);
    }
}

  3. 向 first 主题发送数据

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
> atguigu

  4. SpringBoot 消费者接收到数据

Kafka 集成 Spark

Spark 是一个在大数据开发中非常常用的组件，可以用于 Kafka 的生产者，也可以用于 Kafka 的消费者。

Spark 环境准备

  1. Scala 环境准备

    Spark 的底层源码是用 Scala 编写的。

  2. 创建一个 maven 项目 spark-kafka

  3. 在项目 spark-kafka 上点击右键，Add Framework Support => 勾选 scala

  4. 在 main 下创建 scala 文件夹，并右键 Mark Directory as Sources Root => 在 scala 下创建包名为 com.atguigu.spark

  5. 添加配置文件

    xml 复制代码 
    <dependencies>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.spark</groupId>
		<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId>
		<version>3.0.0</version>
	</dependency>
</dependencies>

  6. 将 log4j.properties 文件添加到 resources 里面，就能更改打印日志的级别为 error

    properties 复制代码 
    log4j.rootLogger=error, stdout,R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}  %5p --- [%50t]  %-80c(line:%5L)  :  %m%n

log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.R.File=../log/agent.log
log4j.appender.R.MaxFileSize=1024KB
log4j.appender.R.MaxBackupIndex=1

log4j.appender.R.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.R.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}  %5p --- [%50t]  %-80c(line:%6L)  :  %m%n

Spark 生产者

  1. 在 com.atguigu.spark 包下创建 scala Object：SparkKafkaProducer

    java 复制代码 
    import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerRecord}

object SparkKafkaProducer {

    def main(args: Array[String]): Unit = {
    	// 0 kafka配置信息
    	val properties = new Properties()
    	properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092")
    	properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer])
    	properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer])

    	// 1 创建kafka生产者
    	var producer = new KafkaProducer[String, String](properties)

    	// 2 发送数据
    	for (i <- 1 to 5) {
      		producer.send(new ProducerRecord[String, String]("first", "atguigu" + i))
    	}

    	// 3 关闭资源
    	producer.close()
  	}
}

  2. 启动 Kafka 消费者

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

  3. 执行 SparkKafkaProducer 程序，观察 kafka 消费者控制台情况

Spark 消费者

  1. 添加配置文件

    xml 复制代码 
    <dependencies>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.spark</groupId>
		<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId>
		<version>3.0.0</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.spark</groupId>
		<artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
		<version>3.0.0</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.spark</groupId>
		<artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
		<version>3.0.0</version>
	</dependency>
</dependencies>

  2. 在 com.atguigu.spark 包下创建 scala Object：SparkKafkaConsumer

    java 复制代码 
    import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerConfig, ConsumerRecord}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, KafkaUtils, LocationStrategies}

object SparkKafkaConsumer {

  	def main(args: Array[String]): Unit = {

    	// 1.创建SparkConf
        val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("sparkstreaming").setMaster("local[*]")

        // 2.创建StreamingContext 初始化上下文环境
        // Seconds(3)：时间窗口，批处理间隔，表示每隔3秒钟，Spark Streaming就会收集一次数据进行处理。
        val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3))

        // 3.定义Kafka参数：kafka集群地址、消费者组名称、key序列化、value序列化
        val kafkaPara: Map[String, Object] = Map[String, Object](
            ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092",
            ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
            ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
            ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> "atguiguGroup"
        )

        // 4.读取Kafka数据创建DStream
        val kafkaDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
            ssc, // 上下文环境
            LocationStrategies.PreferConsistent, // 数据存储位置 优先位置
            ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](Set("first"), kafkaPara) // 消费策略：（订阅多个主题，配置参数） 
        )

        // 5.将每条消息的KV取出
        val valueDStream: DStream[String] = kafkaDStream.map(record => record.value())

        // 6.计算WordCount
        valueDStream.print()

        // 7.开启任务 并阻塞（使程序一直执行）
        ssc.start()
        ssc.awaitTermination()
  	}
}

  3. 启动 SparkKafkaConsumer 消费者

  4. 启动 kafka 生产者

    bash 复制代码 
    [atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

  5. 观察IDEA控制台数据打印

笔记整理自b站尚硅谷视频教程：【尚硅谷】Kafka3.x教程（从入门到调优，深入全面）

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