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Day548.Kafka相關外部系統整合 -kafka

2022-03-04 07:56:00 其他

Kafka相關外部系統整合

一、集成 Flume

Flume 是一個在大資料開發中非常常用的組件，

可以用于 Kafka 的生產者，也可以用于Flume 的消費者，

在這里插入圖片描述

1、Flume 生產者

在這里插入圖片描述

  • 啟動 kafka 集群
zk.sh start
kf.sh start
  • 啟動 kafka 消費者
bin/kafka-console-consumer.sh  --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
  • 配置 Flume
    在 hadoop102 節點的 Flume 的 job 目錄下創建 file_to_kafka.conf
mkdir jobs
vim jobs/file_to_kafka.conf

組態檔內容如下:

# 1 組件定義
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 2 配置 source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/applog/app.*
a1.sources.r1.positionFile  =
/opt/module/flume/taildir_position.json

# 3 配置 channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 4 配置 sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers  =
hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.sinks.k1.kafka.topic = first
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1

# 5 拼接組件
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
  • 啟動 Flume
bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f jobs/file_to_kafka.conf &
  • 向/opt/module/applog/app.log 里追加資料，查看 kafka 消費者消費情況
mkdir applog

echo  hello  >>/opt/module/applog/app.log
  • 觀察 kafka 消費者，能夠看到消費的 hello 資料

2、Flume 消費者

在這里插入圖片描述
配置 Flume：
在 hadoop102 節點的 Flume 的/opt/module/flume/jobs 目錄下創建 kafka_to_file.conf

vim kafka_to_file.conf

組態檔內容如下

# 1 組件定義
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 2 配置 source
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.batchSize = 50
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 200
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092
a1.sources.r1.kafka.topics = first
a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id = custom.g.id

# 3 配置 channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 4 配置 sink
a1.sinks.k1.type = logger

# 5 拼接組件
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

啟動 Flume:

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f jobs/kafka_to_file.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

啟動 kafka 生產者:

bin/kafka-console-producer.sh  --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

并輸入資料，例如：hello world

觀察控制臺輸出的日志

二、集成 Flink

Flink 是一個在大資料開發中非常常用的組件，

可以用于 Kafka 的生產者，也可以用于Flink 的消費者，

在這里插入圖片描述

1、Flink 環境準備

（1）創建一個 maven 專案 flink-kafka
（2）添加組態檔

<dependencies>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.flink</groupId>
		<artifactId>flink-java</artifactId>
		<version>1.13.0</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.flink</groupId>
		<artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
		<version>1.13.0</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.flink</groupId>
		<artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
		<version>1.13.0</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.flink</groupId>
		<artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
		<version>1.13.0</version>
	</dependency>
</dependencies>

（3）將 log4j.properties 檔案添加到 resources 里面，就能更改列印日志的級別為 error

log4j.rootLogger=error, stdout,R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %5p --- [%50t] %-80c(line:%5L) : %m%n
log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.R.File=../log/agent.log
log4j.appender.R.MaxFileSize=1024KB
log4j.appender.R.MaxBackupIndex=1
log4j.appender.R.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.R.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %5p --- [%50t] %-80c(line:%6L) : %m%n

（4）在 java 檔案夾下創建包名為 com.atguigu.flink

2、Flink 生產者

（1）在 com.atguigu.flink 包下創建 java 類：FlinkKafkaProducer1

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
public class FlinkKafkaProducer1 {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
	
		// 0 初始化 flink 環境
		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		env.setParallelism(3);
		
		// 1 讀取集合中資料
		ArrayList<String> wordsList = new ArrayList<>();
		wordsList.add("hello");
		wordsList.add("world");
		DataStream<String> stream = env.fromCollection(wordsList);
		
		// 2 kafka 生產者配置資訊
		Properties properties = new Properties();
		properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");
		
		// 3 創建 kafka 生產者
		FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("first",new SimpleStringSchema(),properties);
		
		// 4 生產者和 flink 流關聯
		stream.addSink(kafkaProducer);
		
		// 5 執行
		env.execute();
	}
}

（2）啟動 Kafka 消費者

bin/kafka-console-consumer.sh  --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

（3）執行 FlinkKafkaProducer1 程式，觀察 kafka 消費者控制臺情況

3、Flink 消費者

（1）在 com.atguigu.flink 包下創建 java 類：FlinkKafkaConsumer1

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.util.Properties;
public class FlinkKafkaConsumer1 {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
	
		// 0 初始化 flink 環境
		StreamExecutionEnvironment env =
		StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		env.setParallelism(3);
		
		// 1 kafka 消費者配置資訊
		Properties properties = new Properties();
		properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
		"hadoop102:9092");
		
		// 2 創建 kafka 消費者
		FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
		"first",
		new SimpleStringSchema(),
		properties
		);
		
		// 3 消費者和 flink 流關聯
		env.addSource(kafkaConsumer).print();
		
		// 4 執行
		env.execute();
	}
}

（2）啟動 FlinkKafkaConsumer1 消費者
（3）啟動 kafka 生產者

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

（4）觀察 IDEA 控制臺資料列印

三、集成 SpringBoot

SpringBoot 是一個在 JavaEE 開發中非常常用的組件，

可以用于 Kafka 的生產者，也可以用于 SpringBoot 的消費者，

在這里插入圖片描述

  • 1）在 IDEA 中安裝 lombok 插件
    在 Plugins 下搜索 lombok 然后在線安裝即可，安裝后注意重啟
    在這里插入圖片描述
  • 2 ）SpringBoot 環境準備
    （1）創建一個 Spring Initializr
    在這里插入圖片描述
    （2）專案名稱 springboot

在這里插入圖片描述
（3）添加專案依賴
在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述
（4）檢查自動生成的組態檔

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project  xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>2.6.1</version>
		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
	</parent>
	<groupId>com.atguigu</groupId>
	<artifactId>springboot</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<name>springboot</name>
	<description>Demo project for Spring Boot</description>
	<properties>
		<java.version>1.8</java.version>
	</properties>
	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
			<artifactId>spring-kafka</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.projectlombok</groupId>
			<artifactId>lombok</artifactId>
			<optional>true</optional>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
			<artifactId>spring-kafka-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
	</dependencies>
	<build>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
				<configuration>
					<excludes>
						<exclude>
							<groupId>org.projectlombok</groupId>
							<artifactId>lombok</artifactId>
						</exclude>
					</excludes>
				</configuration>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>
</project>

1、SpringBoot 生產者

（1）修改 SpringBoot 核心組態檔 application.propeties, 添加生產者相關資訊

# 應用名稱
spring.application.name=atguigu_springboot_kafka

# 指定 kafka 的地址
spring.kafka.bootstrap-servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092

#指定 key 和 value 的序列化器
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

（2）創建 controller 從瀏覽器接收資料, 并寫入指定的 topic

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class ProducerController {

	// Kafka 模板用來向 kafka 發送資料
	@Autowired
	KafkaTemplate<String, String> kafka;
	
	@RequestMapping("/atguigu")
	public String data(String msg) {
		kafka.send("first", msg);
		return "ok";
	}
}

（3）在瀏覽器中給/atguigu 介面發送資料
http://localhost:8080/atguigu?msg=hello

2、SpringBoot 消費者

（1）修改 SpringBoot 核心組態檔 application.propeties

# =========消費者配置開始=========
# 指定 kafka 的地址
spring.kafka.bootstrap-
servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092

# 指定 key 和 value 的反序列化器
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

#指定消費者組的 group_id
spring.kafka.consumer.group-id=atguigu
# =========消費者配置結束=========

（2）創建類消費 Kafka 中指定 topic 的資料

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
@Configuration
public class KafkaConsumer {
	//  指定要監聽的 topic
	@KafkaListener(topics = "first")
	public void consumeTopic(String msg) { //  引數 :  收到的 value
		System.out.println(" 收到的資訊: " + msg);
	}
}

（3）向 first 主題發送資料

bin/kafka-console-producer.sh  --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

四、集成 Spark

Spark 是一個在大資料開發中非常常用的組件，

可以用于 Kafka 的生產者，也可以用于Spark 的消費者，
在這里插入圖片描述

1、Spark 環境準備

在這里插入圖片描述

log4j.rootLogger=error, stdout,R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %5p --- [%50t] %-80c(line:%5L) : %m%n log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.R.File=../log/agent.log
log4j.appender.R.MaxFileSize=1024KB
log4j.appender.R.MaxBackupIndex=1
log4j.appender.R.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.R.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %5p --- [%50t] %-80c(line:%6L) : %m%n

2、Spark 生產者

（1）在 com.atguigu.spark 包下創建 scala Object：SparkKafkaProducer
在這里插入圖片描述

（2）啟動 Kafka 消費者

bin/kafka-console-consumer.sh  --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

（3）執行 SparkKafkaProducer 程式，觀察 kafka 消費者控制臺情況

3、Spark 消費者

（1）添加組態檔

<dependencies>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.spark</groupId>
		<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId>
		<version>3.0.0</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.spark</groupId>
		<artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
		<version>3.0.0</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.spark</groupId>
		<artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
		<version>3.0.0</version>
	</dependency>
</dependencies>

（2）在 com.atguigu.spark 包下創建 scala Object：SparkKafkaConsumer
在這里插入圖片描述
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    1. 下載Halcon17版本到到本地 2. 雙擊安裝包后 3. 步驟如下 1.2 Halcon軟體安裝 界面分為四大塊 1. Halcon的五個助手 1) 影像采集助手：與相機連接，設定相機引數，采集影像 2) 標定助手：九點標定或是其它的標定，生成標定檔案及內參外參，可以將像素單位轉換為長度單位 ......

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  • 在MacOS下使用Unity3D開發游戲

    第一次發博客，先發一下我的游戲開發環境吧。 去年2月份買了一臺MacBookPro2021 M1pro(以下簡稱mbp)，這一年來一直在用mbp開發游戲。我大致分享一下我的開發工具以及使用體驗。 1、Unity 官網鏈接： https://unity.cn/releases 我一般使用的Apple ......

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