1.概述

　　上一篇博客《》中，为大家介绍了Kafka集群的安装部署，以及对Kafka集群Producer/Consumer、HA等做了相关测试，今天我们来开发一个Kafka示例，练习如何在Kafka中进行编程，下面是今天的分享的目录结构：

• 开发环境
• ConfigureAPI
• Consumer
• Producer
• 截图预览

　　下面开始今天的内容分享。

2.开发环境

　　在开发Kafka相关应用之前，我们得将Kafka得开发环境搭建完成，这里我所使用得开发环境如下所示：

基础软件	工具名称
IDE	JBoss Studio 8
JDK	1.7

　　关于基础软件的下载及相关配置，大家可参考我写的《》一文的相关赘述，这里就不多做介绍了。在安装好相关基础软件后，我们开始项目工程的创建，这里我们所使用的工程结构是Maven，关于Maven环境的相关配置信息，可参考我在《》一文对Maven环境配置的赘述。

　　在准备完成相关基础软件以及Maven环境后，我们大家创建的工程，在pom.xml文件中，添加Kafka的依赖包，添加代码如下所示：

                 
      
       org.apache.kafka
                  
      
       kafka_2.11
                  
      
       0.8.2.1
              
     

　　下面开始编写今天的代码示例。

3.ConfigureAPI

　　首先是一个配置结构类文件，配置Kafka的相关参数，代码如下所示：

package cn.hadoop.hdfs.conf;/** * @Date Apr 28, 2015 * * @Author dengjie * * @Note Set param path */public class ConfigureAPI {    public interface KafkaProperties {        public final static String ZK = "10.211.55.15:2181,10.211.55.17:2181,10.211.55.18:2181";        public final static String GROUP_ID = "test_group1";        public final static String TOPIC = "test2";        public final static String BROKER_LIST = "10.211.55.15:9092,10.211.55.17:9092,10.211.55.18:9092";        public final static int BUFFER_SIZE = 64 * 1024;        public final static int TIMEOUT = 20000;        public final static int INTERVAL = 10000;    }}

4.Consumer

　　然后是一个消费程序，用于消费Kafka的消息，代码如下所示：

• JConsumer

package cn.hadoop.hdfs.kafka;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Properties;import cn.hadoop.hdfs.conf.ConfigureAPI.KafkaProperties;import kafka.consumer.Consumer;import kafka.consumer.ConsumerConfig;import kafka.consumer.ConsumerIterator;import kafka.consumer.KafkaStream;import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;/** * @Date May 22, 2015 * * @Author dengjie * * @Note Kafka Consumer */public class JConsumer extends Thread {    private ConsumerConnector consumer;    private String topic;    private final int SLEEP = 1000 * 3;    public JConsumer(String topic) {        consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(this.consumerConfig());        this.topic = topic;    }    private ConsumerConfig consumerConfig() {        Properties props = new Properties();        props.put("zookeeper.connect", KafkaProperties.ZK);        props.put("group.id", KafkaProperties.GROUP_ID);        props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "40000");        props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");        return new ConsumerConfig(props);    }    @Override    public void run() {        Map
     
       topicCountMap = new HashMap
      
       ();        topicCountMap.put(topic, new Integer(1));        Map
       
        >> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);        KafkaStream
        
          stream = consumerMap.get(topic).get(0);        ConsumerIterator
         
           it = stream.iterator();        while (it.hasNext()) {            System.out.println("Receive->[" + new String(it.next().message()) + "]");            try {                sleep(SLEEP);            } catch (Exception ex) {                ex.printStackTrace();            }        }    }}
         
        
       
      
     

5.Producer

　　接着是Kafka的生产消息程序，用于产生Kafka的消息供Consumer去消费，具体代码如下所示：

• JProducer

package cn.hadoop.hdfs.kafka;import java.util.Properties;import kafka.javaapi.producer.Producer;import kafka.producer.KeyedMessage;import kafka.producer.ProducerConfig;/** * @Date May 22, 2015 * * @Author dengjie * * @Note Kafka JProducer */public class JProducer extends Thread {    private Producer
     
       producer;    private String topic;    private Properties props = new Properties();    private final int SLEEP = 1000 * 3;    public JProducer(String topic) {        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");        props.put("metadata.broker.list", "10.211.55.18:9092");        producer = new Producer
      
       (new ProducerConfig(props));        this.topic = topic;    }    @Override    public void run() {        int offsetNo = 1;        while (true) {            String msg = new String("Message_" + offsetNo);            System.out.println("Send->[" + msg + "]");            producer.send(new KeyedMessage
       
        (topic, msg));            offsetNo++;            try {                sleep(SLEEP);            } catch (Exception ex) {                ex.printStackTrace();            }        }    }}
       
      
     

6.截图预览

　　在开发完Consumer和Producer的代码后，我们来测试相关应用，下面给大家编写了一个Client去测试Consumer和Producer，具体代码如下所示：

• KafkaClient

package cn.hadoop.hdfs.kafka.client;import cn.hadoop.hdfs.conf.ConfigureAPI.KafkaProperties;import cn.hadoop.hdfs.kafka.JConsumer;import cn.hadoop.hdfs.kafka.JProducer;/** * @Date May 22, 2015 * * @Author dengjie * * @Note To run Kafka Code */public class KafkaClient {    public static void main(String[] args) {        JProducer pro = new JProducer(KafkaProperties.TOPIC);        pro.start();        JConsumer con = new JConsumer(KafkaProperties.TOPIC);        con.start();    }}

　　运行截图如下所示：

7.总结

　　大家在开发Kafka的应用时，需要注意相关事项。若是使用Maven项目工程，在添加相关Kafka依赖JAR包时，有可能依赖JAR会下载失败，若出现这种情况，可手动将Kafka的依赖JAR包添加到Maven仓库即可，在编写Consumer和Producer程序，这里只是给出一个示例让大家先熟悉Kafka的代码如何去编写，后面会给大家更加详细复杂的代码模块案例。

8.结束语

　　这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！