【Kafka-3.x-教程】-【六】Kafka 外部系统集成【Flume、Flink、SpringBoot、Spark】

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【Kafka-3.x-教程】-【六】Kafka 外部系统集成【Flume、Flink、SpringBoot、Spark】

1）Flume
- 1.1.Flume 生产者
- 1.2.Flume 消费者
2）Flink
- 2.1.Flink 生产者
- 2.2.Flink 消费者
3）SpringBoot
- 3.1.SpringBoot 生产者
- 3.2.SpringBoot 消费者
4）Spark
- 4.1.Spark 生产者
- 4.2.Spark 消费者

1）Flume

Flume 是一个在大数据开发中非常常用的组件。可以用于 Kafka 的生产者，也可以用于Flume 的消费者。

在这里插入图片描述

Flume 安装：略。

1.1.Flume 生产者

在这里插入图片描述

1、启动 kafka 集群

zk.sh start
kf.sh start

2、启动 kafka 消费者

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

3、配置 Flume

在 Flume 的 job 目录下创建 file_to_kafka.conf

mkdir jobs
vim jobs/file_to_kafka.conf # 配置文件内容如下
# 1 组件定义
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 拼接组件
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

4、启动 Flume

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f jobs/file_to_kafka.conf &

5、向 /opt/module/applog/app.log 里追加数据，查看 kafka 消费者消费情况

mkdir applogecho hello >> /opt/module/applog/app.log

6、观察 kafka 消费者，能够看到消费的 hello 数据

1.2.Flume 消费者

在这里插入图片描述

1、配置 Flume

在 Flume 的 jobs 目录下创建 kafka_to_file.conf

vim kafka_to_file.conf# 配置文件内容如下
# 1 组件定义
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 拼接组件
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

2、启动 Flume

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

3、启动 kafka 生产者

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first# 并输入数据，例如：hello world

4、观察控制台输出的日志

2）Flink

Flink 是一个在大数据开发中非常常用的组件。可以用于 Kafka 的生产者，也可以用于Flink 的消费者。

在这里插入图片描述

Flink 环境准备

（1）创建一个 maven 项目 flink-kafka

（2）添加配置文件

<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）将 log4j.properties 文件添加到 resources 里面，就能更改打印日志的级别为 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

2.1.Flink 生产者

1、创建 java 类：FlinkKafkaProducer1

package com.atguigu.flink;
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 环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(3);// 1 读取集合中数据ArrayList<String> wordsList = new ArrayList<>();wordsList.add("hello");wordsList.add("world");DataStream<String> stream = env.fromCollection(wordsList);// 2 kafka 生产者配置信息Properties properties = new Properties();properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");// 3 创建 kafka 生产者FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("first",new SimpleStringSchema(),properties);// 4 生产者和 flink 流关联stream.addSink(kafkaProducer);// 5 执行env.execute();}
}

2、启动 Kafka 消费者

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

3、执行 FlinkKafkaProducer1 程序，观察 kafka 消费者控制台情况

2.2.Flink 消费者

1、创建 java 类：FlinkKafkaConsumer1

package com.atguigu.flink;
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 环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(3);// 1 kafka 消费者配置信息Properties properties = new Properties();properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");// 2 创建 kafka 消费者FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("first",new SimpleStringSchema(),properties);// 3 消费者和 flink 流关联env.addSource(kafkaConsumer).print();// 4 执行env.execute();}
}

2、启动 FlinkKafkaConsumer1 消费者

3、启动 kafka 生产者

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

4、观察 IDEA 控制台数据打印

3）SpringBoot

SpringBoot 是一个在 JavaEE 开发中非常常用的组件。可以用于 Kafka 的生产者，也可以用于 SpringBoot 的消费者。

在这里插入图片描述

1、在 IDEA 中安装 lombok 插件

在 Plugins 下搜索 lombok 然后在线安装即可，安装后注意重启

在这里插入图片描述

2、SpringBoot 环境准备

（1）创建一个 Spring Initializr

注意：有时候 SpringBoot 官方脚手架不稳定，我们切换国内地址：https://start.aliyun.com

在这里插入图片描述

（2）项目名称 springboot

在这里插入图片描述

（3）添加项目依赖

在这里插入图片描述

（4）检查自动生成的配置文件

<?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.test</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>

3.1.SpringBoot 生产者

1、修改 SpringBoot 核心配置文件 application.propeties, 添加生产者相关信息

# 应用名称
spring.application.name=atguigu_springboot_kafka
# 指定 kafka 的地址
spring.kafka.bootstrapservers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
#指定 key 和 value 的序列化器
spring.kafka.producer.keyserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.valueserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

2、创建 controller 从浏览器接收数据, 并写入指定的 topic

package com.atguigu.springboot;
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 模板用来向 kafka 发送数据@AutowiredKafkaTemplate<String, String> kafka;@RequestMapping("/atguigu")public String data(String msg) {kafka.send("first", msg);return "ok";}
}

3、在浏览器中给/atguigu 接口发送数据：http://localhost:8080/atguigu?msg=hello

3.2.SpringBoot 消费者

1、修改 SpringBoot 核心配置文件 application.propeties

# =========消费者配置开始=========
# 指定 kafka 的地址
spring.kafka.bootstrapservers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
# 指定 key 和 value 的反序列化器
spring.kafka.consumer.keydeserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserial
izer
spring.kafka.consumer.valuedeserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserial
izer
#指定消费者组的 group_id
spring.kafka.consumer.group-id=atguigu
# =========消费者配置结束=========

2、创建类消费 Kafka 中指定 topic 的数据

package com.atguigu.springboot;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
@Configuration
public class KafkaConsumer {// 指定要监听的 topic@KafkaListener(topics = "first")public void consumeTopic(String msg) { // 参数: 收到的 valueSystem.out.println("收到的信息: " + msg);}
}

3、向 first 主题发送数据

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

4）Spark

Spark 是一个在大数据开发中非常常用的组件。可以用于 Kafka 的生产者，也可以用于Spark 的消费者。

在这里插入图片描述

1、Scala 环境准备：略。

2、Spark 环境准备

（1）创建一个 maven 项目 spark-kafka

（2）在项目 spark-kafka 上点击右键，Add Framework Support -> 勾选 scala

（3）在 main 下创建 scala 文件夹，并右键 Mark Directory as Sources Root -> 在 scala 下创建包名为 com.test.spark

（4）添加配置文件

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

（5）将 log4j.properties 文件添加到 resources 里面，就能更改打印日志的级别为 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

4.1.Spark 生产者

1、创建 scala Object：SparkKafkaProducer

package com.atguigu.spark
import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer,ProducerRecord}
object SparkKafkaProducer {def main(args: Array[String]): Unit = {// 0 kafka 配置信息val properties = new Properties()properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092")properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer])properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer])// 1 创建 kafka 生产者var producer = new KafkaProducer[String, String](properties)// 2 发送数据for (i <- 1 to 5){producer.send(new ProducerRecord[String,String]("first","atguigu" + i))}// 3 关闭资源producer.close()}
}

2、启动 Kafka 消费者

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

3、执行 SparkKafkaProducer 程序，观察 kafka 消费者控制台情况

4.2.Spark 消费者

1、添加配置文件

<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、创建 scala Object：SparkKafkaConsumer

package com.atguigu.spark
import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerConfig, ConsumerRecord}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, KafkaUtils, LocationStrategies}
object SparkKafkaConsumer {def main(args: Array[String]): Unit = {//1.创建 SparkConfval sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("sparkstreaming").setMaster("local[*]")//2.创建 StreamingContextval ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3))//3.定义 Kafka 参数：kafka 集群地址、消费者组名称、key 序列化、value 序列化val kafkaPara: Map[String, Object] = Map[String, Object](ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092",ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> "atguiguGroup",ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer])//4.读取 Kafka 数据创建 DStreamval kafkaDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,LocationStrategies.PreferConsistent, //优先位置ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](Set("first"), kafkaPara)// 消费策略：（订阅多个主题，配置参数）)//5.将每条消息的 KV 取出val valueDStream: DStream[String] = kafkaDStream.map(record => record.value())//6.计算 WordCountvalueDStream.print()//7.开启任务ssc.start()ssc.awaitTermination()}
}

3、启动 SparkKafkaConsumer 消费者

4、启动 kafka 生产者

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

5、观察 IDEA 控制台数据打印