重要，按部就班来，没什么总结的

转载自：
作者：半兽人
链接：https://www.orchome.com/6
来源：OrcHome

1、使用 Kafka Connect 来 导入/导出 数据

从控制台写入和写回数据是一个方便的开始，但你可能想要从其他来源导入或导出数据到其他系统。对于大多数系统，可以使用kafka Connect，而不需要编写自定义集成代码。

Kafka Connect是导入和导出数据的一个工具。它是一个可扩展的工具，运行连接器，实现与自定义的逻辑的外部系统交互。在这个快速入门里，我们将看到如何运行Kafka Connect用简单的连接器从文件导入数据到Kafka主题，再从Kafka主题导出数据到文件。

首先，我们首先创建一些“种子”数据用来测试，（ps：种子的意思就是造一些消息，片友秒懂？）：

echo -e "foo\nbar" > test.txt

windowns上：

> echo foo> test.txt
> echo bar>> test.txt

接下来，我们开始2个连接器运行在独立的模式，这意味着它们运行在一个单一的，本地的，专用的进程。我们提供3个配置文件作为参数。首先是Kafka Connect处理的配置，包含常见的配置，例如要连接的Kafka broker和数据的序列化格式。其余的配置文件都指定了要创建的连接器。包括连接器唯一名称，和要实例化的连接器类。以及连接器所需的任何其他配置。

> bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-file-source.properties config/connect-file-sink.properties 

kafka附带了这些示例的配置文件，并且使用了刚才我们搭建的本地集群配置并创建了2个连接器：第一个是源连接器，从输入文件中读取并发布到Kafka主题中，第二个是接收连接器，从kafka主题读取消息输出到外部文件。

在启动过程中，你会看到一些日志消息，包括一些连接器实例化的说明。一旦kafka Connect进程已经开始，导入连接器应该读取从

test.txt

和写入到topic

connect-test

,导出连接器从主题

connect-test

读取消息写入到文件

test.sink.txt

. 我们可以通过验证输出文件的内容来验证数据数据已经全部导出：

more test.sink.txt
 foo
 bar

注意，导入的数据也已经在Kafka主题

connect-test

里,所以我们可以使用该命令查看这个主题：

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic connect-test --from-beginning
 {"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"foo"}
{"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"bar"}
...

连接器继续处理数据，因此我们可以添加数据到文件并通过管道移动：

echo "Another line" >> test.txt

你应该会看到出现在消费者控台输出一行信息并导出到文件。

2、 使用Kafka Stream来处理数据

Kafka Stream是kafka的客户端库，用于实时流处理和分析存储在kafka broker的数据，这个快速入门示例将演示如何运行一个流应用程序。一个WordCountDemo的例子（为了方便阅读，使用的是java8 lambda表达式）

KTable wordCounts = textLines
    // Split each text line, by whitespace, into words.
    .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("W+")))

    // Ensure the words are available as record keys for the next aggregate operation.
    .map((key, value) -> new KeyValue<>(value, value))

    // Count the occurrences of each word (record key) and store the results into a table named "Counts".
    .countByKey("Counts")

它实现了wordcount算法，从输入的文本计算出一个词出现的次数。然而，不像其他的WordCount的例子，你可能会看到，在有限的数据之前，执行的演示应用程序的行为略有不同，因为它的目的是在一个无限的操作，数据流。类似的有界变量，它是一种动态算法，跟踪和更新的单词计数。然而，由于它必须假设潜在的无界输入数据，它会定期输出其当前状态和结果，同时继续处理更多的数据，因为它不知道什么时候它处理过的“所有”的输入数据。

现在准备输入数据到kafka的topic中，随后kafka Stream应用处理这个topic的数据。

> echo -e "all streams lead to kafka\nhello kafka streams\njoin kafka summit" > file-input.txt

接下来，使用控制台的producer 将输入的数据发送到指定的topic（streams-file-input）中，（在实践中，stream数据可能会持续流入，其中kafka的应用将启动并运行）

> bin/kafka-topics.sh --create \
            --zookeeper localhost:2181 \
            --replication-factor 1 \
            --partitions 1 \
            --topic streams-file-input

  > cat /tmp/file-input.txt | ./bin/kafka-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic streams-file-input

现在，我们运行 WordCount 处理输入的数据：

> ./bin/kafka-run-class org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo

不会有任何的STDOUT输出，除了日志，结果不断地写回另一个topic（streams-wordcount-output），demo运行几秒，然后，不像典型的流处理应用程序，自动终止。

现在我们检查WordCountDemo应用，从输出的topic读取。

> ./bin/kafka-console-consumer --zookeeper localhost:2181 
            --topic streams-wordcount-output 
            --from-beginning 
            --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter 
            --property print.key=true 
            --property print.key=true 
            --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer 
            --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer

输出数据打印到控台（你可以使用Ctrl-C停止）：

all     1
streams 1
lead    1
to      1
kafka   1
hello   1
kafka   2
streams 2
join    1
kafka   3
summit  1

第一列是message的key，第二列是message的value，要注意，输出的实际是一个连续的更新流，其中每条数据（即：原始输出的每行）是一个单词的最新的count，又叫记录键“kafka”。对于同一个key有多个记录，每个记录之后是前一个的更新。