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.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer
import kafka.consumer.ConsumerConfig
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords object KafkaConsumer {
def main(args: Array[String]): Unit = {
var groupid = "ScalaGroup"
var consumerid = "ScalaConsumer"
var topic = "ScalaTopic" //args match {
// case Array(arg1, arg2, arg3) => topic = arg1; groupid = arg2; consumerid = arg3
//} val props = new Properties()
props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.151:9092,192.168.1.152:9092,192.168.1.153:9092")
props.put("group.id", groupid)
props.put("client.id", "test")
props.put("consumer.id", consumerid)
// props.put("auto.offset.reset", "smallest")
props.put("enable.auto.commit", "true")
props.put("auto.commit.interval.ms", "100")
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer") val consumer = new KafkaConsumer[String, String](props)
consumer.subscribe(java.util.Arrays.asList(topic)) while (true) {
val records = consumer.poll(100)
for (record <- records) {
println(s"Topic = ${record.topic()}, partition = ${record.partition()}, key = ${record.key()}, value = ${record.value()}")
}
} }
}
KafkaProducer:
import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerRecord} object KafkaProducer {
def main(args: Array[String]): Unit = { val brokers = "192.168.1.151:9092,192.168.1.152:9092,192.168.1.153:9092"
// val brokers = "192.168.1.151:9092"
val topic = "ScalaTopic"; val props = new Properties()
props.put("bootstrap.servers", brokers)
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
props.put("partitioner.class", classOf[HashPartitioner].getName)
props.put("producer.type", "sync")
props.put("batch.size", "1")
props.put("acks", "all") val producer = new KafkaProducer[String, String](props); val sleepFlag = false;
val message1 = new ProducerRecord[String, String](topic, "1", "test 1aa");
producer.send(message1);
if (sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message2 = new ProducerRecord[String, String](topic, "1", "test 1bb");
producer.send(message2);
if (sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message3 = new ProducerRecord[String, String](topic, "1", "test 1cc");
producer.send(message3);
if (sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message4 = new ProducerRecord[String, String](topic, "4", "test 4dd");
producer.send(message4);
if (sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message5 = new ProducerRecord[String, String](topic, "4", "test 4aa");
producer.send(message5);
if (sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message6 = new ProducerRecord[String, String](topic, "3", "test 3bb");
producer.send(message6);
if (sleepFlag) Thread.sleep(5000);
val message7 = new ProducerRecord[String, String](topic, "2", "test 2bb");
producer.send(message7);
if (sleepFlag) Thread.sleep(5000);
producer.close()
}
}
HashPartitioner:
import java.util import scala.math._
import kafka.utils.VerifiableProperties
import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner
import org.apache.kafka.common.Cluster class HashPartitioner extends Partitioner {
def this(verifiableProperties: VerifiableProperties) { this } override def partition(topic: String, key: scala.Any, keyBytes: Array[Byte], value: scala.Any, valueBytes: Array[Byte], cluster: Cluster) = {
val partitionInfo = cluster.partitionsForTopic(topic)
val numPartitions = partitionInfo.size() if (key.isInstanceOf[Int]) {
abs(key.toString().toInt) % numPartitions
} key.hashCode() % numPartitions } override def close() = { } override def configure(configs: util.Map[String, _]) = { }
}
Kafka 学习笔记之 Kafka0.11之producer/consumer(Scala)的更多相关文章
- 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 ...
- 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(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 ...
- RocketMQ学习笔记(13)----RocketMQ的Consumer消息重试
1. 概念 Producer端重试: 生产者端的消息失败,也就是Producer往MQ上发消息没有发送成功,比如网络抖动导致生产者发送消息到MQ失败. 这种消息失败重试我们可以手动设置发送失败重试的次 ...
- 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. ...
- [Big Data - Kafka] 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
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. ...
- 【大数据】Kafka学习笔记
第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息 ...
- kafka学习笔记(三)kafka的使用技巧
概述 上一篇随笔主要介绍了kafka的基本使用包括集群参数,生产者基本使用,consumer基本使用,现在来介绍一下kafka的使用技巧. 分区机制 我们在使用 Apache Kafka 生产和消费消 ...
随机推荐
- A-The power of Fibonacci_2019牛客暑期多校训练营(第九场)
题意 求\(\sum_0^n{Fb}_i^m \mod (1e9)\) 题解 模1e9时的斐波那契数列循环节太大,考虑把模数质因数分解成\(2^9\cdot5^9\),此时循环节变成768和78125 ...
- CodeForces round 520 div2
A:A Prank 题意:给定一个递增序列, 问最多能删除多少个连续数字,要求删除数字之后能还原成原来的数列. 题解:直接找就好了,为了方便可以使得第0个数字为0, 第n+1个元素为1001 代码: ...
- POJ 3083 Children of the Candy Corn (DFS + BFS)
POJ-3083 题意: 给一个h*w的地图. '#'表示墙: '.'表示空地: 'S'表示起点: 'E'表示终点: 1)在地图中仅有一个'S'和一个'E',他们为位于地图的边墙,不在墙角: 2)地图 ...
- AutoCompleteTextView自动完成文本框
AutoCompleteTextView是从EditText派生出来的,比普通编辑框多了一个功能,当用户输入一定字符后,自动完成文本框会显示一个下拉单,供用户选择,当选中一个后,被选中的内容会显示在文 ...
- Qt 模拟一个导航定位系统
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://www.cnblogs.com/lihuidashen/p/115397 ...
- .Net基础篇_学习笔记_第六天_for循环语法_正序输出和倒序输出
for TAB 和 forr TAB using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System. ...
- 多线程编程学习十一(ThreadPoolExecutor 详解).
一.ThreadPoolExecutor 参数说明 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keep ...
- servlet 的基础学习
Servlet是sun公司提供的一门用于开发动态web资源的技术. Sun公司在其API中提供了一个servlet接口,用户若想用发一个动态web资源(即开发一个Java程序向浏览器输出数据),需要完 ...
- CentOS7 安装 Pure-ftpd
博客地址:http://www.moonxy.com 一.摘要 FTP 是 File Transfer Protocol(文件传输协议)的英文简称,而中文简称为"文传协议”.用于Intern ...
- Day3 目录结构及文件管理
Windows:以多根的方式组织文件C : D: E: F: linux:以单根的方式组织文件 / 2.存放命令相关的目录 /bin 普通用户的使用的命令 /bin /ls ,/bin/da ...