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Tutorial: Verwenden der Apache Kafka Producer- und Consumer-APIs

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Erfahren Sie, wie Sie die Apache Kafka Producer- und Consumer-APIs mit Kafka in HDInsight verwenden.

Mit der Kafka Producer-API können Anwendungen Datenströme an den Kafka-Cluster senden. Mit der Kafka Consumer-API können Anwendungen Datenströme aus dem Cluster lesen.

In diesem Tutorial lernen Sie Folgendes:

  • Voraussetzungen
  • Grundlegendes zum Code
  • Erstellen und Bereitstellen der Anwendung
  • Ausführen der Anwendung im Cluster

Weitere Informationen zu den APIs finden Sie in der Apache-Dokumentation unter Producer API und Consumer API.

Voraussetzungen

Grundlegendes zum Code

Die exemplarische Anwendung befindet sich unter https://github.com/Azure-Samples/hdinsight-kafka-java-get-started im Producer-Consumer -Unterverzeichnis. Wenn Sie einen Kafka-Cluster mit aktiviertem Enterprise-Sicherheitspaket (ESP) verwenden, sollten Sie die Anwendungsversion im Unterverzeichnis DomainJoined-Producer-Consumer verwenden.

Die Anwendung besteht im Wesentlichen aus vier Dateien:

  • pom.xml: Diese Datei definiert die Projektabhängigkeiten, Java-Version und Verpackungsmethoden.
  • Producer.java: Diese Datei sendet mithilfe der Producer-API willkürliche Sätze an Kafka.
  • Consumer.java: Diese Datei verwendet die Consumer-API zum Lesen von Daten aus Kafka und Ausgeben an STDOUT.
  • AdminClientWrapper.java: Diese Datei verwendet die Admin-API, um Kafka-Themen zu erstellen, zu beschreiben und zu löschen.
  • Run.java: Die Befehlszeilenschnittstelle zum Ausführen des Producer- und Consumer-Codes.

Pom.Xml

Wichtige Informationen zur pom.xml-Datei:

  • Abhängigkeiten: Dieses Projekt benötigt die Kafka Producer- und Consumer-APIs, die durch das kafka-clients-Paket bereitgestellt werden. Der folgende XML-Code definiert diese Abhängigkeit:

    <!-- Kafka client for producer/consumer operations -->
<dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>${kafka.version}</version>
</dependency>

    Der ${kafka.version}-Eintrag wird im <properties>..</properties>-Abschnitt von pom.xml deklariert und ist für die Kafka-Version des HDInsight-Clusters konfiguriert.

  • Plug-Ins: Maven-Plug-Ins bieten verschiedene Funktionen. In diesem Projekt werden die folgenden Plug-Ins verwendet:

    • maven-compiler-plugin: Wird verwendet, um die vom Projekt verwendete Java-Version auf 8 festzulegen. Dies ist die von HDInsight 3.6 verwendete Java-Version.
    • maven-shade-plugin: Wird zum Generieren einer Uber-JAR-Datei verwendet, die diese Anwendung sowie alle Abhängigkeiten enthält. Es wird auch zum Festlegen des Einstiegspunkts der Anwendung verwendet, damit Sie die JAR-Datei direkt ausführen können, ohne die Hauptklasse angeben zu müssen.

Producer.java

Der Producer kommuniziert mit den Kafka-Brokerhosts (Workerknoten) und sendet Daten an ein Kafka-Thema. Der folgende Codeausschnitt stammt aus der Datei Producer.java aus dem GitHub-Repository und zeigt, wie die Producereigenschaften festgelegt werden. Für Cluster mit aktivierter Enterprise-Sicherheit muss eine zusätzliche Eigenschaft hinzugefügt werden: „properties.setProperty(CommonClientConfigs.SECURITY_PROTOCOL_CONFIG, "SASL_PLAINTEXT");“

Properties properties = new Properties();
// Set the brokers (bootstrap servers)
properties.setProperty("bootstrap.servers", brokers);
// Set how to serialize key/value pairs
properties.setProperty("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.setProperty("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);

Consumer.java

Der Consumer kommuniziert mit den Kafka-Brokerhosts (Workerknoten) und liest Datensätze in eine Schleife ein. Der folgende Codeausschnitt aus der Datei Consumer.java legt die Consumereigenschaften fest. Für Cluster mit aktivierter Enterprise-Sicherheit muss eine zusätzliche Eigenschaft hinzugefügt werden: „properties.setProperty(CommonClientConfigs.SECURITY_PROTOCOL_CONFIG, "SASL_PLAINTEXT");“

KafkaConsumer<String, String> consumer;
// Configure the consumer
Properties properties = new Properties();
// Point it to the brokers
properties.setProperty("bootstrap.servers", brokers);
// Set the consumer group (all consumers must belong to a group).
properties.setProperty("group.id", groupId);
// Set how to serialize key/value pairs
properties.setProperty("key.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.setProperty("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// When a group is first created, it has no offset stored to start reading from. This tells it to start
// with the earliest record in the stream.
properties.setProperty("auto.offset.reset","earliest");

consumer = new KafkaConsumer<>(properties);

In diesem Code ist der Consumer so konfiguriert, dass er vom Beginn des Themas an liest (auto.offset.reset ist auf earliest festgelegt.)

Run.java

Die Datei Run.java bietet eine Befehlszeilenschnittstelle, die entweder den Producer- oder den Consumer-Code ausführt. Sie müssen die Kafka-Brokerhostinformationen als Parameter angeben. Sie können optional einen Gruppen-ID-Wert einschließen, der vom Consumer-Prozess verwendet wird. Wenn Sie mehrere Consumer-Instanzen mit der gleichen Gruppen-ID erstellen, wird beim Lesen aus dem Thema ein Lastenausgleich durchgeführt.

Erstellen und Bereitstellen des Beispiels

Verwenden von vordefinierten JAR-Dateien

Laden Sie die JAR-Datei aus dem Azure-Beispiel zu den ersten Schritten mit Kafka herunter. Wenn für Ihren Cluster das Enterprise-Sicherheitspaket (ESP) aktiviert ist, verwenden Sie „kafka-producer-consumer-esp.jar“. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die JAR-Dateien in Ihren Cluster zu kopieren.

scp kafka-producer-consumer*.jar sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net:kafka-producer-consumer.jar

Erstellen der JAR-Dateien aus Code

Wenn Sie diesen Schritt überspringen möchten, können Sie vorgefertigte JAR-Dateien aus dem Unterverzeichnis Prebuilt-Jars herunterladen. Laden Sie die Datei „kafka-producer-consumer.jar“ herunter. Wenn für Ihren Cluster das Enterprise-Sicherheitspaket (ESP) aktiviert ist, verwenden Sie „kafka-producer-consumer-esp.jar“. Führen Sie Schritt 3 aus, um die JAR-Datei in Ihren HDInsight-Cluster zu kopieren.

  1. Laden Sie die Beispiele aus https://github.com/Azure-Samples/hdinsight-kafka-java-get-started herunter, und extrahieren Sie sie.

  2. Legen Sie Ihr aktuelles Verzeichnis auf den Speicherort des Verzeichnisses hdinsight-kafka-java-get-started\Producer-Consumer fest. Wenn Sie einen Kafka-Cluster mit aktiviertem Enterprise-Sicherheitspaket (ESP) verwenden, sollten Sie den Speicherort auf das Unterverzeichnis DomainJoined-Producer-Consumer festlegen. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Anwendung zu erstellen:

    mvn clean package

    Mit diesem Befehl wird ein Verzeichnis mit dem Namen target erstellt, das eine Datei namens kafka-producer-consumer-1.0-SNAPSHOT.jar enthält. Für ESP-Cluster ist die Datei kafka-producer-consumer-esp-1.0-SNAPSHOT.jar

  3. Ersetzen Sie sshuser durch den SSH-Benutzer für Ihren Cluster und CLUSTERNAME durch den Namen Ihres Clusters. Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die Datei kafka-producer-consumer-1.0-SNAPSHOT.jar in Ihren HDInsight-Cluster zu kopieren. Geben Sie nach Aufforderung das Kennwort für den SSH-Benutzer ein.

    scp ./target/kafka-producer-consumer*.jar sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net:kafka-producer-consumer.jar

Ausführen des Beispiels

  1. Ersetzen Sie sshuser durch den SSH-Benutzer für Ihren Cluster und CLUSTERNAME durch den Namen Ihres Clusters. Geben Sie den folgenden Befehl ein, um eine SSH-Verbindung mit dem Cluster zu öffnen. Geben Sie bei entsprechender Aufforderung das Kennwort für das SSH-Benutzerkonto ein.

    ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net

  2. Ersetzen Sie zum Abrufen der Kafka-Brokerhosts die Werte für <clustername> und <password> im folgenden Befehl, und führen Sie ihn aus. Verwenden Sie die gleiche Groß-/Kleinschreibung für <clustername> wie im Azure-Portal gezeigt. Ersetzen Sie <password> durch das Kennwort für die Clusteranmeldung, und führen Sie dann den Befehl aus:

    sudo apt -y install jq
export CLUSTER_NAME='<clustername>'
export PASSWORD='<password>'
export KAFKABROKERS=$(curl -sS -u admin:$PASSWORD -G https://$CLUSTER_NAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/$CLUSTER_NAME/services/KAFKA/components/KAFKA_BROKER | jq -r '["\(.host_components[].HostRoles.host_name):9092"] | join(",")' | cut -d',' -f1,2);

    Hinweis

    Für diesen Befehl ist Zugriff auf Ambari erforderlich. Wird Ihr Cluster durch eine NSG geschützt, führen Sie diesen Befehl auf einem Computer aus, über den auf Ambari zugegriffen werden kann.

  3. Geben Sie den folgenden Befehl ein, um ein Kafka-Thema namens myTest zu erstellen:

    java -jar kafka-producer-consumer.jar create myTest $KAFKABROKERS

  4. Um den Producer auszuführen und Daten in das Thema zu schreiben, führen Sie folgenden Befehl aus:

    java -jar kafka-producer-consumer.jar producer myTest $KAFKABROKERS

  5. Wenn der Producer abgeschlossen ist, führen Sie folgenden Befehl aus, um Daten aus dem Thema zu lesen:

    java -jar kafka-producer-consumer.jar consumer myTest $KAFKABROKERS
scp ./target/kafka-producer-consumer*.jar sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net:kafka-producer-consumer.jar

    Die gelesenen Datensätze und die Anzahl von Datensätzen wird angezeigt.

  6. Drücken Sie STRG+C, um den Consumer zu beenden.

Mehrere Consumer

Kafka-Consumer verwenden beim Lesen von Datensätzen eine Consumergruppe. Das Verwenden derselben Gruppe mit mehreren Consumern führt zu Lesevorgängen mit Lastenausgleich aus einem Thema. Jeder Consumer in der Gruppe erhält einen Teil der Datensätze.

Die Consumer-Anwendung akzeptiert einen Parameter, der als Gruppen-ID verwendet wird. Der folgende Befehl beispielsweise startet einen Consumer mit der Gruppen-ID myGroup:

java -jar kafka-producer-consumer.jar consumer myTest $KAFKABROKERS myGroup

Drücken Sie STRG+C, um den Consumer zu beenden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um diesen Vorgang in Aktion zu sehen:

tmux new-session 'java -jar kafka-producer-consumer.jar consumer myTest $KAFKABROKERS myGroup' \
\; split-window -h 'java -jar kafka-producer-consumer.jar consumer myTest $KAFKABROKERS myGroup' \
\; attach

Dieser Befehl teilt das Terminal mit tmux in zwei Spalten auf. In jeder Spalte wird ein Consumer mit dem gleichen Gruppen-ID-Wert gestartet. Beachten Sie nach Abschluss des Lesens durch die Consumer, dass jeder nur einen Teil der Datensätze gelesen hat. Drücken Sie zweimal STRG+C, um tmux zu beenden.

Der Verbrauch durch die Clients in derselben Gruppe wird über die Partitionen für das Thema gesteuert. In diesem Codebeispiel besitzt das zuvor erstellte Thema test acht Partitionen. Wenn Sie acht Consumer starten, liest jeder Consumer Datensätze aus einer einzelnen Partition für das Thema.

Wichtig

Eine Consumergruppe kann nicht mehr Consumerinstanzen als Partitionen enthalten. In diesem Beispiel kann eine Consumergruppe bis zu acht Consumer enthalten, da dies die Anzahl von Partitionen im Thema ist. Sie können auch mehrere Consumergruppen verwenden, die jeweils nicht mehr als acht Consumer enthalten.

Datensätze werden in Kafka in der Reihenfolge gespeichert, in der sie in einer Partition empfangen werden. Erstellen Sie eine Consumergruppe, bei der die Anzahl von Consumerinstanzen mit der Anzahl von Partitionen übereinstimmt, um für Datensätze in einer Partition eine geordnete Bereitstellung zu erzielen. Erstellen Sie eine Consumergruppe mit nur einer Consumerinstanz, um für Datensätze im Thema eine geordnete Bereitstellung zu erzielen.

Häufige Probleme

  1. Fehler beim Erstellen von Themen Wenn für Ihren Cluster das Enterprise-Sicherheitspaket aktiviert ist, verwenden Sie die vordefinierten JAR-Dateien für Producer und Consumer. Die ESP-JAR-Datei kann aus dem Code im Unterverzeichnis DomainJoined-Producer-Consumer erstellt werden. Die Producer- und Consumer-Eigenschaften weisen eine zusätzliche CommonClientConfigs.SECURITY_PROTOCOL_CONFIG-Eigenschaft für ESP-aktivierte Cluster auf.

  2. Fehler bei ESP-aktivierten Clustern: Wenn bei den Produce- und Consume-Vorgängen Fehler auftreten und Sie einen ESP-aktivierten Cluster verwenden, prüfen Sie, ob der Benutzer kafka in allen Ranger-Richtlinien vorhanden ist. Wenn er nicht vorhanden ist, fügen Sie ihn allen Ranger-Richtlinien hinzu.

Bereinigen von Ressourcen

Zum Bereinigen der im Rahmen dieses Tutorials erstellten Ressourcen können Sie die Ressourcengruppe löschen. Dadurch werden auch der zugeordnete HDInsight-Cluster sowie alle anderen Ressourcen gelöscht, die der Ressourcengruppe zugeordnet sind.

So entfernen Sie die Ressourcengruppe über das Azure-Portal:

  1. Erweitern Sie im Azure-Portal das Menü auf der linken Seite, um das Menü mit den Diensten zu öffnen, und klicken Sie auf Ressourcengruppen, um die Liste mit Ihren Ressourcengruppen anzuzeigen.
  2. Suchen Sie die zu löschende Ressourcengruppe, und klicken Sie mit der rechten Maustaste rechts neben dem Eintrag auf die Schaltfläche Mehr (...).
  3. Klicken Sie auf Ressourcengruppe löschen, und bestätigen Sie den Vorgang.

Nächste Schritte

In diesem Dokument haben Sie erfahren, wie Sie die Apache Kafka Producer- und Consumer-APIs mit Kafka in HDInsight verwenden. Verwenden Sie Folgendes, um weitere Informationen zur Verwendung von Kafka zu erhalten: