标签：mon client 指定 balance row put config super 方式
五 Kafka producer 拦截器(interceptor)
5.1 拦截器原理
Producer 拦截器(interceptor)是在 Kafka 0.10 版本被引入的，主要用于实现 clients 端的定
制化控制逻辑。
对于 producer 而言，interceptor 使得用户在消息发送前以及 producer 回调逻辑前有机会
对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer 允许用户指定多个 interceptor
按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(interceptor chain)。Intercetpor 的实现接口是
org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的方法包括：
（1）configure(configs)
获取配置信息和初始化数据时调用。
（2）onSend(ProducerRecord)：
该方法封装进 KafkaProducer.send 方法中，即它运行在用户主线程中。Producer 确保在
消息被序列化以计算分区前调用该方法。用户可以在该方法中对消息做任何操作，但最好保
证不要修改消息所属的 topic 和分区，否则会影响目标分区的计算
（3）onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)：
该方法会在消息被应答之前或消息发送失败时调用，并且通常都是在 producer 回调逻辑
触发之前。onAcknowledgement 运行在 producer 的 IO 线程中，因此不要在该方法中放入很
重的逻辑，否则会拖慢 producer 的消息发送效率
（4）close：
关闭 interceptor，主要用于执行一些资源清理工作
如前所述，interceptor 可能被运行在多个线程中，因此在具体实现时用户需要自行确保
线程安全。另外倘若指定了多个 interceptor，则 producer 将按照指定顺序调用它们，并仅仅
是捕获每个 interceptor 可能抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。这在使用过程中
要特别留意。
5.2 拦截器案例
1）需求：
实现一个简单的双 interceptor 组成的拦截链。第一个 interceptor 会在消息发送前将时间———————————————————————————
戳信息加到消息 value 的最前部；第二个 interceptor 会在消息发送后更新成功发送消息数或
失败发送消息数。
2）案例实操
（1）增加时间戳拦截器
package cn.bw.kafka.interceptor;
import java.util.Map;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
public class TimeInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record)
{
// 创建一个新的 record，把时间戳写入消息体的最前部
return new ProducerRecord(record.topic(), record.partition(), record.timestamp(),
record.key(),
System.currentTimeMillis() + "," + record.value().toString());
}
@Override———————————————————————————
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
}
@Override
public void close() {
}
}
（2）统计发送消息成功和发送失败消息数，并在 producer 关闭时打印这两个计数器
package cn.bw.kafka.interceptor;
import java.util.Map;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
public class CounterInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String>{
private int errorCounter = 0;
private int successCounter = 0;
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record)
{
return record;
}
@Override
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
// 统计成功和失败的次数
if (exception == null) {
successCounter++;
} else {
errorCounter++;
}
}
@Override
public void close() {———————————————————————————
// 保存结果
System.out.println("Successful sent: " + successCounter);
System.out.println("Failed sent: " + errorCounter);
}
}
（3）producer 主程序
package cn.bw.kafka.interceptor;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
public class InterceptorProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1 设置配置信息
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "node01:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 2 构建拦截链
List<String> interceptors = new ArrayList<>();
interceptors.add("cn.bw.kafka.interceptor.TimeInterceptor");
interceptors.add("cn.bw.kafka.interceptor.CounterInterceptor");
props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);
String topic = "first";
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
// 3 发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic,
"message" + i);
producer.send(record);
}———————————————————————————
// 4 一定要关闭 producer，这样才会调用 interceptor 的 close 方法
producer.close();
}
}
3）测试
（1）在 kafka 上启动消费者，然后运行客户端 java 程序。
[hadoop@node01 kafka]$ in/kafka-console-consumer.sh --zookeeper node01:2181
--from-beginning --topic first
1501904047034,message0
1501904047225,message1
1501904047230,message2
1501904047234,message3
1501904047236,message4
1501904047240,message5
1501904047243,message6
1501904047246,message7
1501904047249,message8
1501904047252,message9
（2）观察 java 平台控制台输出数据如下：
Successful sent: 10
Failed sent: 0
六 kafka Streams
6.1 概述
6.1.1 Kafka Streams （数据处理）
Kafka Streams。Apache Kafka 开源项目的一个组成部分。是一个功能强大，易于使用的
库。用于在 Kafka 上构建高可分布式、拓展性，容错的应用程序。
6.1.2 Kafka Streams 特点
1）功能强大
高扩展性，弹性，容错———————————————————————————
2）轻量级
无需专门的集群
一个库，而不是框架
3）完全集成
100%的 Kafka 0.10.0 版本兼容
易于集成到现有的应用程序
4）实时性
毫秒级延迟
并非微批处理
窗口允许乱序数据
2
6.1.3 为什么要有 Kafka Stream
当前已经有非常多的流式处理系统，最知名且应用最多的开源流式处理系统有 Spark
Streaming 和 Apache Storm。Apache Storm 发展多年，应用广泛，提供记录级别的处理能力，
当前也支持 SQL on Stream。而 Spark Streaming 基于 Apache Spark，可以非常方便与图计算，
SQL 处理等集成，功能强大，对于熟悉其它 Spark 应用开发的用户而言使用门槛低。另外，
目前主流的 Hadoop 发行版，如 Cloudera 和 Hortonworks，都集成了 Apache Storm 和 Apache
Spark，使得部署更容易。
既然 Apache Spark 与 Apache Storm 拥用如此多的优势，那为何还需要 Kafka Stream 呢？
笔者认为主要有如下原因。
第一，Spark 和 Storm 都是流式处理框架，而 Kafka Stream 提供的是一个基于 Kafka 的
流式处理类库。框架要求开发者按照特定的方式去开发逻辑部分，供框架调用。开发者很难
了解框架的具体运行方式，从而使得调试成本高，并且使用受限。而 Kafka Stream 作为流式
处理类库，直接提供具体的类给开发者调用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便
使用和调试。———————————————————————————
第二，虽然 Cloudera 与 Hortonworks 方便了 Storm 和 Spark 的部署，但是这些框架的部
署仍然相对复杂。而 Kafka Stream 作为类库，可以非常方便的嵌入应用程序中，它对应用的
打包和部署基本没有任何要求。
第三，就流式处理系统而言，基本都支持 Kafka 作为数据源。例如 Storm 具有专门的
kafka-spout，而 Spark 也提供专门的 spark-streaming-kafka 模块。事实上，Kafka 基本上是主
流的流式处理系统的标准数据源。换言之，大部分流式系统中都已部署了 Kafka，此时使用
Kafka Stream 的成本非常低。
第四，使用 Storm 或 Spark Streaming 时，需要为框架本身的进程预留资源，如 Storm
的 supervisor 和 Spark on YARN 的 node manager。即使对于应用实例而言，框架本身也会占
用部分资源，如 Spark Streaming 需要为 shuffle 和 storage 预留内存。但是 Kafka 作为类库不
占用系统资源。
第五，由于 Kafka 本身提供数据持久化，因此 Kafka Stream 提供滚动部署和滚动升级以
及重新计算的能力。
第六，由于 Kafka Consumer Rebalance 机制，Kafka Stream 可以在线动态调整并行度。
6.2 Kafka Stream 案例
6.2.1 eclipse 打包插件安装
1）将net.sf.fjep.fatjar_0.0.32.jar拷贝到eclipse安装目录中的plugins目录下，然后重启eclipse
即可。
2）插件使用方法——————————————————————————————————————————————————————
6.2.2 数据清洗案例
0）需求：
实时处理单词带有”>>>”前缀的内容。例如输入”hadoop>>>ximenqing”，最终处理成
“ximenqing”
注:如果使用 maven,加入如下依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-streams</artifactId>———————————————————————————
<version>2.0.0</version>
</dependency>
1）创建主类
package cn.bw.kafka.stream;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.processor.Processor;
import org.apache.kafka.streams.processor.ProcessorSupplier;
import org.apache.kafka.streams.processor.TopologyBuilder;
public class Application {
public static void main(String[] args) {
// 定义输入的 topic
String from = "first";
// 定义输出的 topic
String to = "second";
// 设置参数
Properties settings = new Properties();
settings.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "logFilter");
settings.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092");
StreamsConfig config = new StreamsConfig(settings);
// 构建拓扑
//0.10 版本如下
//TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
//2.0 版本如下
Topology builder = new Topology();
builder.addSource("SOURCE", from)
.addProcessor("PROCESS", new ProcessorSupplier<byte[], byte[]>() {
@Override
public Processor<byte[], byte[]> get() {
// 具体分析处理
return new LogProcessor();
}
}, "SOURCE")
.addSink("SINK", to, "PROCESS");
// 创建 kafka stream
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder, config);
streams.start();
}
}
2）具体业务处理———————————————————————————
package cn.bw.kafka.stream;
import org.apache.kafka.streams.processor.Processor;
import org.apache.kafka.streams.processor.ProcessorContext;
public class LogProcessor implements Processor<byte[], byte[]> {
private ProcessorContext context;
@Override
public void init(ProcessorContext context) {
this.context = context;
}
@Override
public void process(byte[] key, byte[] value) {
String input = new String(value);
// 如果包含“>>>”则只保留该标记后面的内容
if (input.contains(">>>")) {
input = input.split(">>>")[1].trim();
// 输出到下一个 topic
context.forward("logProcessor".getBytes(), input.getBytes());
}else{
context.forward("logProcessor".getBytes(), input.getBytes());
}
}
@Override
public void punctuate(long timestamp) {
}
@Override
public void close() {
}
}
4） 将程序用 eclipse 插件打成 jar 包
5） 创建 first topic
./kafka-topics.sh --create --topic first --replication-factor 2 --partitions 3 --zookeeper node01:2181
6) 创建 second topic
./kafka-topics.sh --create --topic second --replication-factor 2 --partitions 3 --zookeeper
node01:2181
7) 验证 topic 是否创建完成
./kafka-topics.sh --list --zookeeper node01:2181
8）将 jar 包拷贝 node01 上运行———————————————————————————
[hadoop@node01 kafka]$ java -jar kafka0508_fat.jar cn.bw.kafka.stream.Application
注:maven 插件如果没有指定运行主类使用下面的命令运行:
java -cp processor.jar com.bw.kafka.streams.LogFilter
5）在 node02 上启动生产者
[hadoop@node02 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node02:9092 --topic
first
>hello>>>world
>h>>>hadoop
>hahaha
6）在 node03 上启动消费者
[hadoop@node03 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper node03:2181
--from-beginning --topic second
world
hadoop
hahaha
五 、 Kafka producer 拦截器(interceptor) 和 六 、Kafka Streaming案例
标签：mon client 指定 balance row put config super 方式
原文地址：https://www.cnblogs.com/JBLi/p/11555941.html
