Day548.Kafka相关外部系统整合 -kafka

Kafka相关外部系统整合

一、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Flume 的消费者。

1、Flume 生产者

• 启动 kafka 集群

zk.sh start
kf.sh start

• 启动 kafka 消费者

bin/kafka-console-consumer.sh  --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

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

mkdirjobs
vim jobs/file_to_kafka.conf

配置文件内容如下:

# 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.*
a1.sources.r1.positionFile  =
/opt/module/flume/taildir_position.json

# 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

• 启动 Flume

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f jobs/file_to_kafka.conf &

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

mkdir applog

echo  hello  >>/opt/module/applog/app.log

• 观察 kafka 消费者，能够看到消费的 hello 数据

2、Flume 消费者

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

vim kafka_to_file.conf

配置文件内容如下

# 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

启动 Flume:

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f jobs/kafka_to_file.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

启动 kafka 生产者:

bin/kafka-console-producer.sh  --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

并输入数据，例如：

hello world

观察控制台输出的日志

二、集成 Flink

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Flink 的消费者。

1、Flink 环境准备

（1）创建一个 maven 项目 flink-kafka
（2）添加配置文件

<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

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

2、Flink 生产者

（1）在 com.atguigu.flink 包下创建 java 类：FlinkKafkaProducer1

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;publicclassFlinkKafkaProducer1{publicstaticvoidmain(String[] args)throws Exception {// 0 初始化 flink 环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(3);// 1 读取集合中数据
        ArrayList<String> wordsList =newArrayList<>();
        wordsList.add("hello");
        wordsList.add("world");
        DataStream<String> stream = env.fromCollection(wordsList);// 2 kafka 生产者配置信息
        Properties properties =newProperties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");// 3 创建 kafka 生产者
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer =newFlinkKafkaProducer<>("first",newSimpleStringSchema(),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

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

3、Flink 消费者

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

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;publicclassFlinkKafkaConsumer1{publicstaticvoidmain(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 =newProperties();
        properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");// 2 创建 kafka 消费者
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer =newFlinkKafkaConsumer<>("first",newSimpleStringSchema(),
        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

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

（4）观察 IDEA 控制台数据打印

三、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。

• 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 ）SpringBoot 环境准备 （1）创建一个 Spring Initializr （2）项目名称 springboot

（3）添加项目依赖




（4）检查自动生成的配置文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><projectxmlns="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>

1、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

# 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

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;@RestControllerpublicclassProducerController{// 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

2、SpringBoot 消费者

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

# =========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

import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;@ConfigurationpublicclassKafkaConsumer{//  指定要监听的 topic@KafkaListener(topics ="first")publicvoidconsumeTopic(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

bin/kafka-console-producer.sh  --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

四、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Spark 的消费者。

1、Spark 环境准备

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

2、Spark 生产者

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

（2）启动 Kafka 消费者

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

3、Spark 消费者

（1）添加配置文件

<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