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这篇文章将为大家详细讲解有关如何进行Kafka 1.0.0 d代码示例分析,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
package kafka.demo; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; /** * * <p>Description: kafka 1.0.0</p> * @author guangshihao * @date 2018年9月19日 * */ public class KafkaProduderDemo { public static void main(String[] args) { Map<String,Object> props = new HashMap<>(); /* * acks,设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1 * 0,意味着producer永远不会等待一个来自broker的ack,这就是0.7版本的行为。 * 这个选项提供了最低的延迟,但是持久化的保证是最弱的,当server挂掉的时候会丢失一些数据。 * 1,意味着在leader replica已经接收到数据后,producer会得到一个ack。 * 这个选项提供了更好的持久性,因为在server确认请求成功处理后,client才会返回。 * 如果刚写到leader上,还没来得及复制leader就挂了,那么消息才可能会丢失。 * -1,意味着在所有的ISR都接收到数据后,producer才得到一个ack。 * 这个选项提供了最好的持久性,只要还有一个replica存活,那么数据就不会丢失 */ props.put("acks", "1"); //配置默认的分区方式 props.put("partitioner.class", "org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner"); //配置topic的序列化类 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); //配置value的序列化类 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); /* * kafka broker对应的主机,格式为host1:port1,host2:port2 */ props.put("bootstrap.servers", "bigdata01:9092,bigdata02:9092,bigdata03:9092"); //topic String topic = "test7"; KafkaProducer< String, String> producer = new KafkaProducer< String, String>(props); for(int i = 1 ;i <= 100 ; i++) { String line = i+" this is a test "; ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String,String>(topic,line ); producer.send(record); } producer.close(); } } //--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- package kafka.demo; import java.util.Arrays; import java.util.Properties; import java.util.Random; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.common.errors.WakeupException; public class KafkaConsumerDemo { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "bigdata01:9092,bigdata02:9092,bigdata03:9092"); props.put("group.id", "group_test7"); //配置topic的序列化类 props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); //配置value的序列化类 props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); //自动同步offset props.put("enable.auto.commit","true"); //自动同步offset的时间间隔 props.put("auto.commit.intervals.ms", "2000"); //当在zookeeper中发现要消费的topic没有或者topic的offset不合法时自动设置为最小值,可以设的值为 latest, earliest, none,默认为largest props.put("auto.offset.reset", "earliest "); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("test7")); //consumer.beginningOffsets(""); try { while(true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000); for(ConsumerRecord<String, String> record: records) { System.out.println("partition:"+record.partition()+" "+record.value()); } //consumer.commitSync(); if((new Random(10)).nextInt()>5) { consumer.wakeup(); } } }catch(WakeupException e) { e.printStackTrace(); }finally { consumer.close(); } } }
关于如何进行Kafka 1.0.0 d代码示例分析就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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