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教程：使用 Apache Kafka 生成者和使用者 API

了解如何将 Apache Kafka 生成者和使用者 API 与 Kafka on HDInsight 配合使用。

Kafka 生成者 API 允许应用程序将数据流发送到 Kafka 群集。 Kafka 使用者 API 允许应用程序从群集读取数据流。

在本教程中，你将了解如何执行以下操作：

• 先决条件
• 了解代码
• 生成并部署应用程序
• 在群集上运行应用程序

有关这些 API 的详细信息，请参阅有关生成者 API 和使用者 API 的 Apache 文档。

先决条件

• Apache Kafka on HDInsight 群集。 若要了解如何创建该群集，请参阅 Apache Kafka on HDInsight 入门。
• Java Developer Kit (JDK) 版本 8 或等效工具，例如 OpenJDK。
• 根据 Apache 要求正确安装的 Apache Maven。 Maven 是 Java 项目的项目生成系统。
• 一个 SSH 客户端，例如 Putty。 有关详细信息，请参阅使用 SSH 连接到 HDInsight (Apache Hadoop)。

了解代码

示例应用程序位于 Producer-Consumer 子目录的 https://github.com/Azure-Samples/hdinsight-kafka-java-get-started 中。 如果你使用启用了企业安全性套餐 (ESP) 的 Kafka 群集，则应当使用 DomainJoined-Producer-Consumer 子目录中的应用程序版本。

该应用程序主要包含四个文件：

• pom.xml：此文件定义项目依赖项、Java 版本和打包方法。
• Producer.java：此文件使用生成者 API 将随机句子发送到 Kafka。
• Consumer.java：此文件使用使用者 API 从 Kafka 读取数据并将其发出到 STDOUT。
• AdminClientWrapper.java：此文件使用管理 API 来创建、描述和删除 Kafka 主题。
• Run.java：用于运行生成者和使用者代码的命令行接口。

Pom.xml

在 pom.xml 文件中要了解的重要事项：

• 依赖项：此项目依赖于 kafka-clients 包提供的 Kafka 生成者和使用者 API。 以下 XML 代码定义此依赖项：

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

  ${kafka.version} 条目在 pom.xml 的 <properties>..</properties> 部分进行声明，并配置为 HDInsight 群集的 Kafka 版本。

• 插件：Maven 插件提供各种功能。 此项目使用了以下插件：

  • maven-compiler-plugin：用于将项目使用的 Java 版本设置为 8。 这是 HDInsight 3.6 的 Java 版本。
  • maven-shade-plugin：用于生成包含此应用程序以及任何依赖项的 uber jar。 它还用于设置应用程序的入口点，以便直接运行 Jar 文件，而无需指定主类。

Producer.java

生成者与 Kafka 中转站主机（辅助角色节点）进行通信，并将数据发送到 Kafka 主题。 以下代码片段摘自 GitHub 存储库中的 Producer.java 文件，演示了如何设置生成者属性。 对于启用了企业安全性的群集，必须将其他属性添加到“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

使用者与 Kafka 代理主机（辅助角色节点）进行通信，并在循环中读取记录。 Consumer.java 文件中的以下代码片段设置了使用者属性。 对于启用了企业安全性的群集，必须将其他属性添加到“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);

在此代码中，使用者配置为从该主题的开头读取（auto.offset.reset 设置为 earliest）。

Run.java

Run.java 文件提供了命令行接口，该接口可运行生成者或使用者代码。 必须提供 Kafka 代理主机信息作为参数。 可以选择包括组 ID 值，该值由使用者进程使用。 如果使用相同的组 ID 创建多个使用者实例，它们会对主题的读取进行负载均衡。

生成并部署示例

使用预建 JAR 文件

从 Kafka 入门 Azure 示例下载 jar。 如果你的群集启用了企业安全性套餐 (ESP) ，请使用 kafka-producer-consumer-esp.jar。 使用以下命令可将 jar 复制到群集。

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

从代码生成 JAR 文件

如果要跳过此步骤，可以从 Prebuilt-Jars 子目录下载预构建的 jar。 下载 kafka-producer-consumer.jar。 如果你的群集启用了企业安全性套餐 (ESP) ，请使用 kafka-producer-consumer-esp.jar。 执行步骤 3 来将该 jar 复制到你的 HDInsight 群集。

1. 从 https://github.com/Azure-Samples/hdinsight-kafka-java-get-started 下载并提取示例。

2. 将当前目录设置为 hdinsight-kafka-java-get-started\Producer-Consumer 目录的位置。 如果你使用启用了企业安全性套餐 (ESP) 的 Kafka 群集，则应当将位置设置为 DomainJoined-Producer-Consumer 子目录。 运行以下命令以生成应用程序：

   mvn clean package
   

   此命令创建一个名为 target 的目录，其中包含名为 kafka-producer-consumer-1.0-SNAPSHOT.jar 的文件。 对于 ESP 群集，该文件将是 kafka-producer-consumer-esp-1.0-SNAPSHOT.jar

3. 将 sshuser 替换为群集的 SSH 用户，并将 CLUSTERNAME 替换为群集的名称。 输入以下命令，将 kafka-producer-consumer-1.0-SNAPSHOT.jar 文件复制到 HDInsight 群集。 出现提示时，请输入 SSH 用户的密码。

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

运行示例

1. 将 sshuser 替换为群集的 SSH 用户，并将 CLUSTERNAME 替换为群集的名称。 输入以下命令，打开到群集的 SSH 连接。 出现提示时，输入 SSH 用户帐户的密码。

   ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net
   

2. 若要获取 Kafka 代理主机，请替换以下命令中 <clustername> 和 <password> 的值并执行该命令。 对于 <clustername>，请使用如 Azure 门户中所示相同的大小写。 将 <password> 替换为群集登录密码，然后执行：

   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);
   

   注意

   此命令需要 Ambari 访问权限。 如果群集位于 NSG 后面，请在可访问 Ambari 的计算机上运行此命令。

3. 通过输入以下命令创建 Kafka 主题 myTest：

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

4. 若要运行生成者并将数据写入到主题，请使用以下命令：

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

5. 在生成者完成后，使用以下命令从主题中读取：

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

   会显示已读取的记录以及记录计数。

6. 使用 Ctrl + C 退出使用者。

多个使用者

在读取记录时，Kafka 使用者使用使用者组。 对多个使用者使用相同的组会导致从主题进行负载均衡读取。 组中的每个使用者都会接收一部分记录。

使用者应用程序接受一个用作组 ID 的参数。 例如，以下命令使用组 ID myGroup 启动一个使用者：

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

使用 Ctrl + C 退出使用者。

若要在操作中了解此过程，请使用以下命令：

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

此命令使用 tmux 将终端拆分为两列。 每列中都会启动使用者，且具有相同的组 ID 值。 使用者完成读取后，请注意，每个使用者仅读取记录的一部分。 按 Ctrl+C 两次以退出 tmux。

同一个组中客户端的使用方式由主题的分区处理。 在此代码示例中，之前创建的 test 主题有 8 个分区。 如果启动 8 个使用者，则每个使用者都从主题的单个分区读取记录。

重要

使用者组中的使用者实例数不能超过分区数。 此示例中，一个使用者组最多可包含八个使用者，因为这是本主题中的分区数。 也可拥有多个使用者组，每个组的使用者不能超过八个。

存储在 Kafka 中的记录都按在分区中接收的顺序进行存储。 若要在分区内实现记录的有序交付，请创建一个使用者组，其中的使用者实例数与分区数匹配。 若要在主题内实现记录的有序交付，请创建仅含一个使用者实例的使用者组。

面临的常见问题

1. 主题创建失败 如果群集启用了企业安全性套餐，请使用面向生成者和使用者的预建 JAR 文件。 可以从 DomainJoined-Producer-Consumer 子目录中的代码生成 ESP jar。 生成者和使用者属性会为启用了 ESP 的群集保存附加属性 CommonClientConfigs.SECURITY_PROTOCOL_CONFIG。

2. 启用 ESP 的群集失败：如果生产和使用操作失败，并且你使用的是启用 ESP 的群集，请检查所有 Ranger 策略中是否存在用户 kafka。 如果该用户不存在，请将它添加到所有 Ranger 策略。

清理资源

若要清理本教程创建的资源，可以删除资源组。 删除资源组也会删除相关联的 HDInsight 群集，以及与资源组相关联的任何其他资源。

若要使用 Azure 门户删除资源组，请执行以下操作：

1. 在 Azure 门户中展开左侧的菜单，打开服务菜单，然后选择“资源组”以显示资源组的列表。
2. 找到要删除的资源组，然后右键单击列表右侧的“更多”按钮 (...)。
3. 选择“删除资源组”，然后进行确认。

后续步骤

本文档介绍了如何将 Apache Kafka 生成者和使用者 API 与 Kafka on HDInsight 配合使用。 请参阅以下资源了解有关使用 Kafka 的详细信息：

• 使用 Kafka REST 代理
• 分析 Apache Kafka 日志