本文主要是介绍了大数据开发Kafka：Kafka的java API编写，通过具体的内容向大家展现，希望对大家大数据Kafka的学习有所帮助。

Kafka的java API编写

一、生产者代码

第一步: 需求

接下来，编写Java程序，将1-100的数字消息写入到Kafka中

第二步: 准备工作

1) 创建maven项目 导入相关的依赖

<repositories><!-- 代码库 -->

    <repository> <id>central</id> <url>//maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public//</url>

        <releases> <enabled>true</enabled></releases>

        <snapshots> <enabled>true</enabled> <updatePolicy>always</updatePolicy> <checksumPolicy>fail</checksumPolicy></snapshots>

    </repository>

</repositories>

<dependencies>

<!-- kafka客户端工具 --> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>2.4.1</version>

</dependency>

<!-- 工具类 --> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-io</artifactId> <version>1.3.2</version>

</dependency>

<!-- SLF桥接LOG4J日志 --> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> <version>1.7.6</version>

</dependency>

<!-- SLOG4J日志 --> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.16</version>

</dependency>

</dependencies>

<build> 

    <plugins> 

        <plugin> 

            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> 

            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> 

            <version>3.7.0</version> 

            <configuration> 

                <source>1.8</source> 

                <target>1.8</target>

            </configuration>

        </plugin>

    </plugins>

</build>

2) 导入log4j.properties

将 log4j.properties 配置文件放入到 resources 文件夹中

log4j.rootLogger=INFO,stdout

log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender 

log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout 

log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%5p - %m%n

3) 创建包和类

创建包cn.it.kafka，并创建KafkaProducerTest类

第三步: 代码开发

生产者代码1: 默认异步发生数据方式, 不含回调函数

package com.it.producer;

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;

// kafka的生产者的代码:

public class KafkaProducerTest {

    public static void main(String[] args) {

        //1.1: 构建生产者的配置信息:

        Properties props = new Properties();

        props.put("bootstrap.servers", "node1:9092,node2:9092,node3:9092");

        props.put("acks", "all"); // 消息确认机制:  all表示 必须等待kafka端所有的副本全部接受到数据 确保数据不丢失

        // 说明: 在数据发送的时候, 可以发送键值对的, 此处是用来定义k v的序列化的类型

        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        //1. 创建 kafka的生产者对象:  KafkaProducer

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

        //2. 执行数据的发送

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            // producerRecord对象:  生产者的数据承载对象

            ProducerRecord<String, String> producerRecord =

                    new ProducerRecord<String, String>("product-topic",  Integer.toString(i));

            producer.send(producerRecord);

        }

        //3. 释放资源

        producer.close();

    }

}

生产者的代码2: 同步发送操作

package com.it.producer;

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;

import java.util.concurrent.ExecutionException;

// kafka的生产者的代码:

public class KafkaProducerTest2 {

    @SuppressWarnings("all")

    public static void main(String[] args) {

        //1.1: 构建生产者的配置信息:

        Properties props = new Properties();

        props.put("bootstrap.servers", "node1:9092,node2:9092,node3:9092");

        props.put("acks", "all"); // 消息确认机制:  all表示 必须等待kafka端所有的副本全部接受到数据 确保数据不丢失

        // 说明: 在数据发送的时候, 可以发送键值对的, 此处是用来定义k v的序列化的类型

        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        //1. 创建 kafka的生产者对象:  KafkaProducer

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

        //2. 执行数据的发送

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            // producerRecord对象:  生产者的数据承载对象

            ProducerRecord<String, String> producerRecord =

                    new ProducerRecord<String, String>("product-topic",  Integer.toString(i));

            try {

                producer.send(producerRecord).get(); // get方法, 表示是同步发送数据的方式

            } catch (Exception e) {

                // 如果发生操作, 出现了异常, 认为, 数据发生失败了 ....

                e.printStackTrace();

            }

        }

        //3. 释放资源

        producer.close();

    }

}

生产者代码3: 异步发生数据, 带有回调函数操作

package com.it.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;

// kafka的生产者的代码:

public class KafkaProducerTest {

    public static void main(String[] args) {

        //1.1: 构建生产者的配置信息:

        Properties props = new Properties();

        props.put("bootstrap.servers", "node1:9092,node2:9092,node3:9092");

        props.put("acks", "all"); // 消息确认机制:  all表示 必须等待kafka端所有的副本全部接受到数据 确保数据不丢失

        // 说明: 在数据发送的时候, 可以发送键值对的, 此处是用来定义k v的序列化的类型

        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        //1. 创建 kafka的生产者对象:  KafkaProducer

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

        //2. 执行数据的发送

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            // producerRecord对象:  生产者的数据承载对象

            ProducerRecord<String, String> producerRecord =

                    new ProducerRecord<String, String>("product-topic",  Integer.toString(i));

            producer.send(producerRecord, new Callback() {

                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {

                    // 在参数2中, 表示发生的状态异常, 如果 异常为null 表示数据以及发送成功, 如果不为null, 表示数据没有发送成功

                    if(exception != null){

                        // 执行数据发生失败的后措施...

                    }

                }

            }); // 异步发送方式

        }

        //3. 释放资源

        producer.close();

    }

}

二、消费者代码

消费者代码1: 自动提交偏移量数据

package com.it.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;

import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.time.Duration;

import java.util.Arrays;

import java.util.Properties;

// kafka的消费者的代码

public class KafkaConsumerTest {

    public static void main(String[] args) {

        //1.1: 指定消费者的配置信息

        Properties props = new Properties();

        props.setProperty("bootstrap.servers", "node1:9092,node2:9092,node3:9092");

        props.setProperty("group.id", "test"); // 消费者组的名称

        props.setProperty("enable.auto.commit", "true"); // 消费者自定提交消费偏移量信息给kafka

        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000"); // 每次自动提交偏移量时间间隔  1s一次

        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //1. 创建kafka的消费者核心类对象:  KafkaConsumer

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

        //2. 让当前这个消费, 去监听那个topic?

        consumer.subscribe(Arrays.asList("product-topic")); // 一个消费者 可以同时监听多个topic的操作

        while (true) { // 一致监听

            //3. 从topic中 获取数据操作:  参数表示意思, 如果队列中没有数据, 最长等待多长时间

            // 如果超时后, topic中依然没有数据, 此时返回空的  records(空对象)

            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));

            //4. 遍历ConsumerRecords, 从中获取消息数据

            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {

                String value = record.value();

                System.out.println("接收到消息为:"+value);

            }

        }

    }

}

消费者代码2: 手动提交偏移量数据 

package com.it.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;

import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.time.Duration;

import java.util.Arrays;

import java.util.Properties;

// kafka的消费者的代码

public class KafkaConsumerTest2 {

    public static void main(String[] args) {

        //1.1 定义消费者的配置信息

        Properties props = new Properties();

        props.setProperty("bootstrap.servers", "node1:9092,node2:9092,node3:9092");

        props.setProperty("group.id", "test01"); // 消费者组的名称

        props.setProperty("enable.auto.commit", "false"); // 消费者自定提交消费偏移量信息给kafka

        //props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000"); // 每次自动提交偏移量时间间隔  1s一次

        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //1. 创建消费者的核心类对象

        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String,String>(props);

        //2. 指定要监听的topic

        consumer.subscribe(Arrays.asList("product-topic"));

        //3. 获取数据

        while(true) {

            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));

            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {

                String value = consumerRecord.value();

                // 执行消费数据操作

                System.out.println("数据为:"+ value);

                // 当执行完成后, 认为消息已经消费完成

                consumer.commitAsync(); // 手动提交偏移量信息

            }

        }

    }

}

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