kafka大数据采集技术实验(未完待续)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了kafka大数据采集技术实验(未完待续)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Kafka环境搭建

  1. 下载地址:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//kafka.apache.org/downloads
  2. 解压
  3. 启动zookeeper
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

需要注意的是 : " c o n f i g / z o o k e e p e r . p r o p e r t i e s " 目录和 " / c o n f i g / z o o k e e p e r . p r o p e r t i e s " 目录是不同的 . 前者指当前目录中 c o n f i g 目录下的 z o o k e e p e r . p r o p e r t i e s 文件, 后者代表根目录中 c o n f i g 目录下的 z o o k e e p e r . p r o p e r t i e s 文件。 \color{red}需要注意的是:\\ "config/zookeeper.properties"目录和 "/config/zookeeper.properties"目录是不同的.\\ 前者指当前目录中config目录下的zookeeper.properties文件,\\ 后者代表根目录中config目录下的zookeeper.properties文件。 需要注意的是:"config/zookeeper.properties"目录和"/config/zookeeper.properties"目录是不同的.前者指当前目录中config目录下的zookeeper.properties文件,后者代表根目录中config目录下的zookeeper.properties文件。

若启动不成功,需要将zookeeper.properties中的admin.EnableServer=false修改为admin.EnableServer=true
或者关闭zookeeper并重新启动:

bin/zookeeper-server-stop.sh 
  1. 启动kafka
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
  1. 创建topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper cluster1:9092,cluster2: 9092,cluster3: 9092--replication-factor 3 --partitions 1 --topic ljg

若发生错误:”zookeeper is not a recognized option”则将参数换成“—BOOTSTRAP-SERVER”,即:

./bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic ljg

上述两者的区别是,–zookeeper 和cluster都是老版本的命令参数,新版本可能不再支持。

  1. 创建生产者
kafka-console-producer.sh --broker-list cluster1:9092 --topic ljg

或者:

./bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic ljg

上述两者的区别是,–broker-list 和cluster都是老版本的命令参数,新版本可能不再支持。

  1. 创建消费者
./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic ljg

此时生产者即可进入等待输入,并将消息发送给消费者。

kafka大数据采集技术实验(未完待续),软件开发,kafka,大数据,分布式

2181端口用于管理Kafka集群的元数据信息,包括Kafka的配置信息、分区信息、消费者信息等。而9092端口是Kafka Broker的默认端口,用于接收和处理生产者和消费者的消息,以及进行数据的存储和传输。

参考链接:https://www.cnblogs.com/anquing/p/14523046.html

maven下载安装、设置

  1. 下载解压
  2. 设置工作目录
  3. 设置镜像
  4. 编译java项目

mave命令:

mvn clean:清理
mvn compile:编译主程序
mvn test-compile:编译测试程序
mvn test:执行测试
mvn package:打包
mvn install:安装

maven项目目录结构:
kafka大数据采集技术实验(未完待续),软件开发,kafka,大数据,分布式

Hello.java内容:

package com.maven.test;


public class hello {
  public String sayHello(String name){
    return "Hello "+name+"!";
  }
}

注意pom.xml中的name 和artifactId字段的区别。
pom.xml例子:

<?xml version="1.0" ?>
<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 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.maven.test</groupId>
    <artifactId>hello</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>

    <name>hello</name>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.0</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

数据库安装和操作

安装mabiadb数据库

yum install mariadb-server 
systemctl start mariadb
systemctl enable mariadb
mysql_secure_installation

创建数据表:

mysql -uroot -p
create database kafkaTestDB;
use kafkaTestDB;
create table kafkaTestTable(tickcount varchar(64), value  varchar(64),time varchar(64));

java连接和操作数据库:

package Main;

import java.sql.*;

public class JDBC {
    public static void main(String[] args) throws SQLException, ClassNotFoundException {
//        1.加载驱动
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
//        2.用户信息和url
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=true";
        String username="root";
        String password="root";
//        3.连接成功,数据库对象 Connection
        Connection connection = DriverManager.getConnection(url,username,password);
//        4.执行SQL对象Statement,执行SQL的对象
        Statement statement = connection.createStatement();
//        5.执行SQL的对象去执行SQL,返回结果集
        String sql = "SELECT *FROM studentinfo;";
        ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql);
        while(resultSet.next()){
            System.out.println("SNo="+resultSet.getString("SNo"));
            System.out.println("SName="+resultSet.getString("SName"));
            System.out.println("Birth="+resultSet.getString("Birth"));
            System.out.println("SPNo="+resultSet.getString("SPNo"));
            System.out.println("Major="+resultSet.getString("Major"));
            System.out.println("Grade="+resultSet.getString("Grade"));
            System.out.println("SInstructor="+resultSet.getString("SInstructor"));
            System.out.println("SPwd="+resultSet.getString("SPwd"));
        }
//        6.释放连接
        resultSet.close();
        statement.close();
        connection.close();
    }
}


JAVA代码(maven)构建生产者消费者

工程目录:

kafka大数据采集技术实验(未完待续),软件开发,kafka,大数据,分布式

pom.xml:


<?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 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 
    <groupId>com.bjtu.kafkaTest</groupId>
    <artifactId>kafkaTest</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    </properties>
 
    <dependencies>
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>2.2.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-streams</artifactId>
            <version>2.2.1</version>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId> org.apache.cassandra</groupId>
            <artifactId>cassandra-all</artifactId>
            <version>0.8.1</version>
 
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>log4j</groupId>
                    <artifactId>log4j</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

<dependency>
  <groupId>mysql</groupId>
  <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
  <version>8.0.26</version>
</dependency>

<dependency>
   <groupId>joda-time</groupId>
   <artifactId>joda-time</artifactId>
   <version>2.9.8</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.json</groupId>
    <artifactId>json</artifactId>
    <version>20180130</version>
</dependency>

    </dependencies>
 
</project>


java源码:

consumer:

package com.bjtu.kafkaTest;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
 
import java.util.Arrays;

import java.sql.*;
import java.util.Properties;
import org.json.*;
 




public class ConsumerDemo {

	


    public static void mysqlAccess(String tick,String value,String t)  {

	try{

		Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");

		String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/";

		String username="root";
		String password="1234";

		Connection connection = DriverManager.getConnection(url,username,password);

		Statement statement = connection.createStatement();

		String sql = "use kafkaTestDB;";
		ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql);
		//sql = "SELECT *FROM kafkaTestTable;";
		//resultSet = statement.executeQuery(sql);
		//while(resultSet.next()){
		//    System.out.println("tickcount:"+resultSet.getString("tickcount"));
		//}
		sql = "insert into kafkaTestTable values(" + tick +"," + value + "," + t + ")";
		resultSet = statement.executeQuery(sql);
		System.out.println(sql);
	
		resultSet.close();
		statement.close();
		connection.close();
	}
	catch(Exception e){
		System.out.println(e.toString());
	}

    }






    public static void main(String[] args){

	System.out.println("consumer start\r\n");
	Statement statement = null;
	Connection connection = null;
	ResultSet resultSet = null;
	try{

		Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");

		String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/";

		String username="root";
		String password="1234";

		connection = DriverManager.getConnection(url,username,password);

		statement = connection.createStatement();

		String sql = "use kafkaTestDB;";
		resultSet = statement.executeQuery(sql);
		//sql = "SELECT *FROM kafkaTestTable;";
		//resultSet = statement.executeQuery(sql);
		//while(resultSet.next()){
		//    System.out.println("tickcount:"+resultSet.getString("tickcount"));
		//}

	}
	catch(Exception e){
		System.out.println(e.toString());
		return;
	}

        Properties properties = new Properties();
      	properties.put("bootstrap.servers", "0.0.0.0:9092");
    
        properties.put("group.id", "zabbix_perf");
        properties.put("enable.auto.commit", "true");
        properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        /**
         * earliest
         *   当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,从头开始消费
         *   latest
         *   当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据
         *   none
         *   topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费;只要有一个分区不存在已提交的offset,则抛出异常
         *
         */
        properties.put("auto.offset.reset", "earliest");
        properties.put("session.timeout.ms", "30000");
        /**
         * 反序列化
         * 把kafka集群二进制消息反序列化指定类型。
         */
        properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("ljg"));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(100);//100是超时时间

	
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, value = %s", record.offset(), record.value());
		

		JSONObject jo = new JSONObject(record.value());
		try{
			String tick = jo.getString("tickcount");
			String value = jo.getString("value");
			String t = jo.getString("time");
			//mysqlAccess(tick,value,t);
			//System.out.println("tick:"+tick + ",value:"+value + ",time:"+t);


			String sql = "insert into kafkaTestTable values(\"" + 
	tick + "\",\"" + value + "\",\"" + t + "\")";
			System.out.println(sql);
			int result = statement.executeUpdate(sql);
			
	

		}catch(Exception e){
			System.out.println(e.toString());
			break;
		}

            }
        }
 

	//try{
	//resultSet.close();
	//statement.close();
	//connection.close();
	//}catch(Exception e){
	//	System.out.println(e.toString());
	//}
    }

}


producer:

package com.bjtu.kafkaTest;
 
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.Random;
import java.util.Date;

import java.time.LocalDate;
import org.joda.time.DateTime;

import java.text.SimpleDateFormat;



public class ProducerDemo {

    public static void main(String[] args){

	System.out.println("producer start\r\n");
 
        Properties properties = new Properties();
        /**
         *bootstrap.server用于建立到Kafka集群的初始连接的主机/端口对的列表,如果有两台以上的机器,逗号分隔
         */
        properties.put("bootstrap.servers", "0.0.0.0:9092");
        /**
         * acks有三种状态
         * acks=0 不等待服务器确认直接发送消息,无法保证服务器收到消息数据
         * acks=1 把消息记录写到本地,但不会保证所有的消息数据被确认记录的情况下进行释放
         * acks=all 确认所有的消息数据被同步副本确认,这样保证了记录不会丢失
         *
         */
        properties.put("acks", "all");
        /**
         * 设置成大于0将导致客户端重新发送任何发送失败的记录
         *
         */
        properties.put("retries", 0);
        /**
         *16384字节是默认设置的批处理的缓冲区
         */
        properties.put("batch.size", 16384);
 
        properties.put("linger.ms", 1);
        properties.put("buffer.memory", 33554432);
        /**
         * 序列化类型。
         * kafka是以键值对的形式发送到kafka集群的,key是可选的,value可以是任意类型,Message再被发送到kafka之前,Producer需要
         * 把不同类型的消息转化成二进制类型。
         */
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer<String, String> producer = null;
        try {
            producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

		Random r = new Random();

            for (int i = 0; i < 1000; i++) {

		int rv = r.nextInt(0x10000000);

		long timestamp = System.currentTimeMillis();
		Date date = new Date(timestamp + rv);
		SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
		String formattedDate = sdf.format(date);
		//System.out.println("格式化后的日期:" + formattedDate);


                String msg = "{\"tickcount\":\"" + formattedDate + "\",\"value\":\"" +formattedDate +"\",\"time\":\"" 			+ formattedDate + "\"}" ;

                producer.send(new ProducerRecord<String, String>("ljg", msg));

                System.out.println("Sent:" + msg);

		//Thread.sleep(1);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
 
        } finally {
            producer.close();
        }
 
	System.out.println("producer end\r\n");
    }
}

安装依赖包:

mvn idea:module

编译运行:

kafka大数据采集技术实验(未完待续),软件开发,kafka,大数据,分布式

执行:

mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.bjtu.kafkaTest.ConsumerDemo"


mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.bjtu.kafkaTest.ProducerDemo"

参考链接:
https://www.cnblogs.com/qqran/p/14772713.html文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-861878.html

到了这里,关于kafka大数据采集技术实验(未完待续)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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