Kafka入门系列—6. Kafka 常用命令及Java API使用

常用命令

  • 启动Zookeeper
./zkServer.sh start-foreground

可选参数:

./zkServer.sh {start|start-foreground|stop|restart|status|upgrade|print-cmd}
  • 启动ZooInspector,可以查看注册到Zookeeper的Kafka broker和topic情况:
java -jar zookeeper-dev-ZooInspector.jar
屏幕快照 2018-12-06 上午10.56.40.png
  • 启动Kafka
./kafka-server-start.sh ../config/server.properties
  • 创建topic,指定3个分区,每个分区1个副本
./kafka-topics.sh --create -topic testtopic -partitions 3 -replication-factor 1  -zookeeper localhost:2181
  • 列出所有topic
./kafka-topics.sh --list -zookeeper localhost:2181
  • 删除topic
./kafka-topics.sh --delete -topic testtopic -zookeeper localhost:2181
  • 使用producer命令行工具
./kafka-console-producer.sh -topic testtopic  --broker-list localhost:9092
  • 使用consumer命令行工具

注意:--from-beginning会从初始offset位置开始接收消息;不加该参数从当前offset位置开始。

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 -topic testtopic --from-beginning

Java API使用

  • Producer API
public class SampleProducer {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(SampleProducer.class);

    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.put("client.id", "DemoProducer");
        //序列化器
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("testtopic", "hello world");

        Future<RecordMetadata> future = producer.send(record);
        RecordMetadata recordMetadata = null;
        try {
            recordMetadata = future.get();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(recordMetadata);

    }
}
  • Consumer API
public class SampleConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        //指定消费者组
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "testgroup");
        //关闭自动位移提交
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "30000");
        //反序列化器
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        //订阅topic
        consumer.subscribe(Arrays.asList("testtopic"));

        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(2));
        records.forEach((ConsumerRecord<String, String> record) -> {
            System.out.println(record.value());
        });

        //手动提交位移
        consumer.commitAsync();

    }
}

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,456评论 5 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,370评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,337评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,583评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,596评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,572评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,936评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,595评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,850评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,601评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,685评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,371评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,951评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,934评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,167评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,636评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,411评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容