kafka的背景知识已经讲了很多了，让我们现在开始实践吧，假设你现在没有Kafka和ZooKeeper环境。
Step 1: 下载代码
下载0.10.0.0版本并且解压它。
> tar -xzf kafka_2.11-0.10.0.0.tgz
>cd kafka_2.11-0.10.0.0
Step 2: 启动服务
运行kafka需要使用Zookeeper，所以你需要先启动Zookeeper，如果你没有Zookeeper，你可以使用kafka自带打包和配置好的Zookeeper。
> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
[2013-04-2215:01:37,495]INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties(org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)...
现在启动kafka服务
> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
[2013-04-2215:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)[2013-04-2215:01:47,051] INFOPropertysocket.send.buffer.bytesisoverriddento1048576(kafka.utils.VerifiableProperties)...
Step 3: 创建一个主题(topic)
创建一个名为“test”的Topic，只有一个分区和一个备份：
> bin/kafka-topics.sh--create --zookeeper localhost:2181--replication-factor1--partitions1--topic test
创建好之后，可以通过运行以下命令，查看已创建的topic信息：
> bin/kafka-topics.sh--list--zookeeper localhost:2181test
或者，除了手工创建topic外，你也可以配置你的broker，当发布一个不存在的topic时自动创建topic。
Step 4: 发送消息
Kafka提供了一个命令行的工具，可以从输入文件或者命令行中读取消息并发送给Kafka集群。每一行是一条消息。
运行producer（生产者）,然后在控制台输入几条消息到服务器。
> bin/kafka-console-producer.sh--broker-listlocalhost:9092--topic test ThisisamessageThisisanother message
Step 5: 消费消息
Kafka也提供了一个消费消息的命令行工具，将存储的信息输出出来。
> bin/kafka-console-consumer.sh--zookeeper localhost:2181--topic test --from-beginningThisisamessageThisisanother message
如果你有2台不同的终端上运行上述命令，那么当你在运行生产者时，消费者就能消费到生产者发送的消息。
所有的命令行工具有很多的选项，你可以查看文档来了解更多的功能。
Step 6: 设置多个broker集群
到目前，我们只是单一的运行一个broker,，没什么意思。对于Kafka,一个broker仅仅只是一个集群的大小, 所有让我们多设几个broker.
首先为每个broker创建一个配置文件:
> cp config/server.propertiesconfig/server-1.properties> cp config/server.propertiesconfig/server-2.properties
现在编辑这些新建的文件，设置以下属性：
config/server-1.properties:broker.id=1listeners=PLAINTEXT://:9093log.dir=/tmp/kafka-logs-1config/server-2.properties:broker.id=2listeners=PLAINTEXT://:9094log.dir=/tmp/kafka-logs-2
broker.id是集群中每个节点的唯一且永久的名称，我们修改端口和日志分区是因为我们现在在同一台机器上运行，我们要防止broker在同一端口上注册和覆盖对方的数据。
我们已经运行了zookeeper和刚才的一个kafka节点，所有我们只需要在启动2个新的kafka节点。
> bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &
...
>bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &...
现在，我们创建一个新topic，把备份设置为：3
> bin/kafka-topics.sh--create --zookeeper localhost:2181--replication-factor3--partitions1--topic my-replicated-topic
好了，现在我们已经有了一个集群了，我们怎么知道每个集群在做什么呢？运行命令“describe topics”
> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeperlocalhost:2181--topic my-replicated-topicTopic:my-replicated-topicPartitionCount:1ReplicationFactor:3Configs:Topic:my-replicated-topicPartition:0Leader:1Replicas:1,2,0Isr:1,2,0
这是一个解释输出，第一行是所有分区的摘要，每一个线提供一个分区信息，因为我们只有一个分区，所有只有一条线。
"leader"：该节点负责所有指定分区的读和写，每个节点的领导都是随机选择的。
"replicas":备份的节点，无论该节点是否是leader或者目前是否还活着，只是显示。
"isr"：备份节点的集合，也就是活着的节点集合。
我们运行这个命令，看看一开始我们创建的那个节点：
> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181--topictestTopic:testPartitionCount:1ReplicationFactor:1Configs:Topic:testPartition:0Leader:0Replicas:0Isr:0
没有惊喜，刚才创建的topic（主题）没有Replicas，所以是0。
让我们来发布一些信息在新的topic上：
> bin/kafka-console-producer.sh--broker-listlocalhost:9092--topic my-replicated-topic ...my test message1my test message2^C
现在，消费这些消息。
> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181--from-beginning --topicmy-replicated-topic ...mytest message1mytest message2^C
我们要测试集群的容错，kill掉leader，Broker1作为当前的leader，也就是kill掉Broker1。
> ps | grep server-1.properties
7564 ttys002 0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.6/Home/bin/java...
>kill -97564
备份节点之一成为新的leader，而broker1已经不在同步备份集合里了。
> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeperlocalhost:2181--topic my-replicated-topicTopic:my-replicated-topicPartitionCount:1ReplicationFactor:3Configs:Topic:my-replicated-topicPartition:0Leader:2Replicas:1,2,0Isr:2,0
但是，消息仍然没丢：
> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181--from-beginning --topicmy-replicated-topic...mytest message1mytest message2^C
Step 7: 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：
echo-e"foo\nbar"> 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。第一个始终是kafka Connect进程，如kafka broker连接和数据库序列化格式，剩下的配置文件每个指定的连接器来创建，这些文件包括一个独特的连接器名称，连接器类来实例化和任何其他配置要求的。
> bin/connect-standalone.shconfig/connect-standalone.properties config/connect-file-source.properties config/connect-file-sink.properties
这是示例的配置文件，使用默认的本地集群配置并创建了2个连接器：第一个是导入连接器，从导入文件中读取并发布到Kafka主题，第二个是导出连接器，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：
cattest.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。
Step 8: 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) ->newKeyValue<>(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 \ --zookeeperlocalhost:2181\--replication-factor1\--partitions1\--topic streams-file-input
>cat/tmp/file-input.txt | ./bin/kafka-console-producer --broker-listlocalhost:9092--topic streams-file-input
现在，我们运行 WordCount 处理输入的数据：
> ./bin/kafka-run-classorg.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）：
all1streams1lead1to1kafka1hello1kafka2streams2join1kafka3summit1^C
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。
作者：半兽人
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