Kafka快速入门(2)

kafka的背景知识已经讲了很多了，让我们现在开始实践吧，假设你现在没有Kafka和ZooKeeper环境。

下载并且解压它。

> tar -xzf kafka_2.13-3.1.0.tgz
> cd kafka_2.13-3.1.0

注意：你的本地环境必须安装有Java 8+。
如果本地内存不足，会报错。解决办法：https://blog.csdn.net/weixin_43612925/article/details/123180660

运行kafka需要使用Zookeeper，所以你需要先启动Zookeeper，如果你没有Zookeeper，你可以使用kafka自带打包和配置好的Zookeeper。

# 注意：Apache Kafka2.8版本之后可以不需要使用ZooKeeper，内测中，文章末尾有体验的安装方式。
> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
...

打开另一个命令终端启动kafka服务：

> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

一旦所有服务成功启动，那Kafka已经可以使用了。

创建一个名为“test”的Topic，只有一个分区和一个备份：

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

创建好之后，可以通过运行以下命令，查看已创建的topic信息：

> bin/kafka-topics.sh --describe --topic test --bootstrap-server localhost:9092
Topic:test  PartitionCount:1    ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: test Partition: 0    Leader: 0   Replicas: 0 Isr: 0

或者，除了手工创建topic外，你也可以配置你的broker，当发布一个不存在的topic时自动创建topic，点击这里查看如何配置自动创建topic时设置默认的分区和副本数。

Kafka提供了一个命令行的工具，可以从输入文件或者命令行中读取消息并发送给Kafka集群。每一行是一条消息。

运行 producer（生产者）,然后在控制台输入几条消息到服务器。

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
This is a message
This is another message

Kafka也提供了一个消费消息的命令行工具，将存储的信息输出出来，新打开一个命令控制台，输入：

> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
This is a message
This is another message

如果你有2台不同的终端上运行上述命令，那么当你在运行生产者时，消费者就能消费到生产者发送的消息。

可以使用Ctrl-C停止消费者客户端。

你可能在现有的系统中拥有大量的数据，如关系型数据库或传统的消息传递系统，以及许多已经使用这些系统的应用程序。Kafka Connect允许你不断地从外部系统提取数据到Kafka，反之亦然。用Kafka整合现有的系统是非常容易的。为了使这个过程更加容易，有数百个这样的连接器现成可用。

一旦你的数据存储在Kafka中，你就可以用Kafka Streams客户端库来处理这些数据，该库适用于Java/Scala。它允许你实现自己的实时应用程序和微服务，其中输入和/或输出数据存储在Kafka主题中。Kafka Streams将在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性与Kafka服务器端集群技术的优势相结合，使这些应用程序具有可扩展性、弹性、容错性和分布式。该库支持精确的一次性处理、有状态操作和聚合、窗口化、连接、基于事件时间的处理等等。

为了给你一个初步的体验，这里是如何实现流行的WordCount算法的：

KStream textLines = builder.stream("quickstart-events");

KTable wordCounts = textLines
            .flatMapValues(line -> Arrays.asList(line.toLowerCase().split(" ")))
            .groupBy((keyIgnored, word) -> word)
            .count();

wordCounts.toStream().to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

现在你已经完成了快速入门，可以随时卸载Kafka环境了，或者继续玩下去。

使用Ctrl-C停止生产者和消费者客户端。使用Ctrl-C停止Kafka broker。最后，用Ctrl-C停止ZooKeeper。

如果你还想删除你的本地Kafka环境的数据，包括你创建的消息，运行以下命令：

$ rm -rf /tmp/kafka-logs /tmp/zookeeper