Kafka 学习笔记之 Producer/Consumer (Scala)
既然Kafka使用Scala写的,最近也在慢慢学习Scala的语法,虽然还比较生疏,但是还是想尝试下用Scala实现Producer和Consumer,并且用HashPartitioner实现消息根据key路由到指定的partition。
Producer:
import java.util.Properties
import kafka.producer.ProducerConfig
import kafka.producer.Producer
import kafka.producer.KeyedMessage object ProducerDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = { val brokers = "192.168.1.151:9092,192.168.1.152:9092,192.168.1.153:9092"
val topic = "ScalaTopic"; val props = new Properties()
props.put("metadata.broker.list", brokers)
props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder")
props.put("partitioner.class", classOf[HashPartitioner].getName)
props.put("producer.type", "sync")
props.put("batch.num.messages", "1")
props.put("queue.buffering.max.messages", "1000000")
props.put("queue.enqueue.timeout.ms", "20000000") val config = new ProducerConfig(props)
val producer = new Producer[String, String](config); val sleepFlag = false;
val message1 = new KeyedMessage[String, String](topic, "1", "test 0");
producer.send(message1);
if(sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message2 = new KeyedMessage[String, String](topic, "1", "test 1");
producer.send(message2);
if(sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message3 = new KeyedMessage[String, String](topic, "1", "test 2");
producer.send(message3);
if(sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message4 = new KeyedMessage[String, String](topic, "4", "test 3");
producer.send(message4);
if(sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message5 = new KeyedMessage[String, String](topic, "4", "test 4");
producer.send(message5);
if(sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message6 = new KeyedMessage[String, String](topic, "4", "test 4");
producer.send(message6);
if(sleepFlag) Thread.sleep(5000); }
}
Consumer:
import java.util.Properties
import kafka.consumer.ConsumerConfig
import kafka.consumer.Consumer
import kafka.message.MessageAndMetadata object ConsumerDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
var groupid = ""
var consumerid = ""
var topic = "" args match {
case Array(arg1, arg2, arg3) => topic = arg1; groupid = arg2; consumerid = arg3
} val props = new Properties()
props.put("zookeeper.connect", "192.168.1.151:2181,192.168.1.152:2181,192.168.1.153:2181")
props.put("group.id", groupid)
props.put("client.id", "test")
props.put("consumer.id", consumerid)
props.put("auto.offset.reset", "smallest")
props.put("auto.commit.enable", "true")
props.put("auto.commit.interval.ms", "100") val consumerConfig = new ConsumerConfig(props)
val consumer = Consumer.create(consumerConfig) val topicCountMap = Map(topic -> 1)
val consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap)
val streams = consumerMap.get(topic).get
for (stream <- streams) {
val it = stream.iterator() while (it.hasNext()) {
val messageAndMetadata = it.next() val message = s"Topic:${messageAndMetadata.topic}, GroupID:$groupid, Consumer ID:$consumerid, PartitionID:${messageAndMetadata.partition}, " +
s"Offset:${messageAndMetadata.offset}, Message Key:${new String(messageAndMetadata.key())}, Message Payload: ${new String(messageAndMetadata.message())}" System.out.println(message); } } } }
HashPartitioner:
import kafka.producer.Partitioner
import scala.math._
import kafka.utils.VerifiableProperties class HashPartitioner extends Partitioner {
def this(verifiableProperties: VerifiableProperties) { this } override def partition(key: Any, numPartitions: Int): Int = { if (key.isInstanceOf[Int]) {
abs(key.toString().toInt) % numPartitions
} key.hashCode() % numPartitions
} }
运行结果:
所有消息都被路由到了Partition1,测试成功!

Kafka 学习笔记之 Producer/Consumer (Scala)的更多相关文章
- kafka学习笔记(一)消息队列和kafka入门
概述 学习和使用kafka不知不觉已经将近5年了,觉得应该总结整理一下之前的知识更好,所以决定写一系列kafka学习笔记,在总结的基础上希望自己的知识更上一层楼.写的不对的地方请大家不吝指正,感激万分 ...
- 大数据 -- kafka学习笔记:知识点整理(部分转载)
一 为什么需要消息系统 1.解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多 ...
- Kafka 学习笔记之 Kafka0.11之console-producer/console-consumer
Kafka 学习笔记之 Kafka0.11之console-producer/console-consumer: 启动Zookeeper 启动Kafka0.11 创建一个新的Topic: ./kafk ...
- Kafka 学习笔记之 Kafka0.11之producer/consumer(Scala)
Kafka0.11之producer/consumer(Scala): KafkaConsumer: import java.util.Properties import org.apache.kaf ...
- Kafka学习笔记(5)----Kafka的Consumer
1. Pull vs Push Producer主动的通过push将消息发布到Broker上,Consumer通过Pull的的方式从Broker消息消息. 通过Push的方式由于是一有消息就推到Bro ...
- Kafka学习笔记之Kafka Consumer设计解析
0x00 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Consumer实现的语义,以 ...
- Kafka 学习笔记之 Consumer API
Kafka提供了两种Consumer API High Level Consumer API Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API ...
- kafka学习笔记:知识点整理
一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险. ...
- Kafka学习笔记2: 快速入门
在开始Kafka环境搭建之前,首先要安装Linux系统,并在Linux系统上安装JDK1.8版本,关于linux虚拟机的安装和linux系统下jdk的安装可以参考我的博文: http://blog.c ...
随机推荐
- lightoj 1046 - Rider(bfs)
A rider is a fantasy chess piece that can jump like a knight several times in a single move. A rider ...
- Fractions Again?! UVA - 10976
It is easy to see that for every fraction in the form 1k(k > 0), we can always find two positive ...
- ☆1003 Dijstra
循环N次 算法分为两部分: 1)找到距离最小的城市,找不到距离更小的城市时退出方法 2)更新距离 实际操作时,先初始化: 更新dis为INF,更新dis[start] = 0: 变种: 找最短路径的条 ...
- 你知道@RequestMapping的name属性有什么用吗?【享学Spring MVC】
每篇一句 牛逼架构师:把复杂问题简单化,把简单问题搞没 菜逼架构师:把简单问题复杂化 前言 不知这个标题能否勾起你的好奇心和求知欲?在Spring MVC的使用中,若我说@RequestMapping ...
- Redis哨兵(Sentinel)模式快速入门
更多内容,欢迎关注微信公众号:全菜工程师小辉.公众号回复关键词,领取免费学习资料. 当主服务器宕机后,需要手动把一台从服务器切换为主服务器,这就需要人工干预,费事费力,还会造成一段时间内服务不可用. ...
- 【Offer】[7] 【重建二叉树】
题目描述 思路分析 Java代码 代码链接 题目描述 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树.假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字.例如输入前序遍历序列{1,2,4, ...
- 持续集成高级篇之Jenkins windows/linux混合集群搭建(二)
系列目录 前面我们说过,要使用ssh方式来配置windows从节点,如果采用ssh方式,则windows和linux配置从节点几乎没有区别,目前发现的惟一的区别在于windows从节点上目录要设置在c ...
- Linux执行后台work相关
Linux的后台运行.关闭.查看后台任务 & ctrl+z jobs fg bg kill nohup setsid disown screen 1.& 加在命令的最后,可以把命令放到 ...
- 渗透之路基础 -- 服务端请求伪造SSRF
简介:SSRF 服务器端请求伪造,有的大型网站在web应用上提供了从其他服务器获取数据的功能.使用户指定的URL web应用获取图片,下载文件,读取文件内容.通常用于控制web进而探测内网服务以及攻击 ...
- Winform中实现ZedGraph曲线图的图像复制到剪切板、打印预览、获取图片并保存、另存为的功能
场景 Winforn中设置ZedGraph曲线图的属性.坐标轴属性.刻度属性: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/10 ...