如果你要利用代码来跑kafka的应用，那你最好先把官网给出的example先在单机环境和分布式环境下跑通，然后再逐步将原有的consumer、producer和broker替换成自己写的代码。所以在阅读这篇文章前你需要具备以下前提：
1. 简单了解kafka功能，理解kafka的分布式原理
2. 能在分布式环境下成功运行—topic test。
如果你还没有完成上述两个前提，请先看：
接下来我们就简单介绍下kafka开发环境的搭建。
1. 搭建scala环境，这里有两种方案，第一直接去scala官网下载SDK，解压配置环境变量；第二种办法，你可以不用安装SDK，直接在项目中引用kafka编译后下载下来的scala编译包和编码包（scala-compiler.jar和scala-library.jar）。我推荐第二种，因为通过kafka编译下载下来的scala版本和kafka版本都是匹配的（但是有时候可能会跟eclipse的插件需要的环境冲突，所以最好把第一种也安装一下，以防万一），而一般我们用的是java项目来写，所以直接导入相关依赖包就可以了，第一种方案有助于我们看源码和用scala开发。这些jar的路径位于kafka-0.7.2-incubating-src\javatest\lib目录下。
2. 为eclipse安装scala开发环境。这只是一个插件，可以在：http://scala-ide.org/中下载安装或者在线安装。装完之后，你就能在eclipse中创建scala的项目了。
我们可以先写一个hello world试一下，这样一来，是不是又多了一种语言写hello world了。
有些人new的时候找不到scala相关的类，那是因为你eclipse的perspective不对，切换到scala的perspective下就可以了。注意new的是object，然后输入：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
package
com.a
2
.kafka.scala.test
object
Hello {
def
main(args
:
Array[String])
:
Unit
=
{
printf(
"Hello Scala!!"
);
}
}
|
3. 找到编码需要的依赖包。记住去你linux上经过update的kafka文件夹里找，不要从直接从官网上下载的文件里找。具体路径是：kafka-0.7.2-incubating-src\javatest\lib 这是你用java开发kafka相关程序用到的最基础的包，如果你用到了hadoop，只要去相关的文件夹找一下就可以了。然后把这些包加到项目里即可。
到了这里，基本的开发环境应该是搭建完了，然后我们要开始写点儿简单的代码了。我们还是根据之前《分布式环境搭建》中给出的例子。稍微回忆下：
1. 启动zookeeper server ：bin/zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties & (用&是为了能退出命令行)
2. 启动kafka server: bin/kafka-server-start.sh ../config/server.properties &
3. Kafka为我们提供了一个console来做连通性测试，下面我们先运行producer：bin/kafka-console-producer.sh --zookeeper 192.168.10.11:2181 --topic test 这是相当于开启了一个producer的命令行。
4. 接下来运行consumer，新启一个terminal：bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.10.11:2181 --topic test --from-beginning
5. 执行完consumer的命令后，你可以在producer的terminal中输入信息，马上在consumer的terminal中就会出现你输的信息。
这个例子就是在分布式的环境下producer生产数据，然后consumer从broker抓取数据显示在console上。当然注意一点server.properties中的hostname需要换成你的对应地址，具体可以回去看《分布式环境搭建》。现在我们就用代码来模拟producer发送数据的过程：
这里我们建一个java project就可以了，导入依赖包。kafka-0.7.2-incubating-src\javatest\lib目录下的jar.
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
package
com.a2.test.kafka;
import
java.util.Properties;
import
kafka.javaapi.producer.Producer;
import
kafka.javaapi.producer.ProducerData;
import
kafka.producer.ProducerConfig;
public
class
Producertest {
public
static
void
main(String[] args) {
Properties props =
new
Properties();
props.put(
"zk.connect"
,
"192.168.10.11:2181"
);
props.put(
"serializer.class"
,
"kafka.serializer.StringEncoder"
);
ProducerConfig config =
new
ProducerConfig(props);
Producer<String, String> producer =
new
Producer<String, String>(config);
ProducerData<String, String> data =
new
ProducerData<String, String>(
"test"
,
"Hello"
);
producer.send(data);
}
}
|
这样我们就用代码代替了console去发送信息了,这里我们用了utils中的properties对象直接构建了配置，而不是直接读取，当然你也可以读配置。Data里的两个参数，第一个是指定topic，第二个是发送的内容。
接下来就是运行了，如果你是在windows下，可能会等待很久然后报Unable to connect to zookeeper server within timeout: 6000，这个可能是网卡的原因，你可以直接放到linux上，然后用命令行运行，注意引包。
|
1
|
Java –jar test.jar Dclasspath=/lib
|
Consumer的代码以及实现和producer差不多，如果你感兴趣可以去官网找相关的代码，都很简单。当然还有一部分关于producer和consumer的配置，我们下篇再说。
