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Juan Alonso Ramos
Consultor tecnológico de desarrollo de proyectos informáticos.
Ingeniero en Informática, especialidad en Ingeniería del Software
Puedes encontrarme en Autentia: Ofrecemos de servicios soporte a desarrollo, factoría yformación
Somos expertos en Java/J2EE
Fecha de publicación del tutorial: 2014-10-13 Tutorial visitado 18 veces Descargar en PDF
Primeros pasos con Apache Kafka
0. Índice de contenidos.
1. Introducción.2. Entorno.3. Instalación.4. Producer.5. Consumer.6. KafkaLog4jAppender.7. Referencias.8. Conclusiones.
1. Introducción.
Apache Kafka es un sistema de almacenamiento publicador/subscriptor distribuido, particionado y replicado. Estascaracterísticas, añadidas a que es muy rápido en lecturas y escrituras lo convierten en una herramienta excelente paracomunicar streams de información que se generan a gran velocidad y que deben ser gestionados por uno o variasaplicaciones. Se destacan las siguientes características:
Funciona como un servicio de mensajería, categoriza los mensajes en topics.Los procesos que publican se denominan brokers y los subscriptores son los consumidores de los topics.Utiliza un protocolo propio basado en TCP y Apache Zookeeper para almacenar el estado de los brokers. Cada brokermantiene un conjunto de particiones (primaria y secundaria) de cada topic.Se pueden programar productores/consumidores en diferentes lenguajes: Java, Scala, Python, Ruby, C++ ...Escalable y tolerante a fallos.Se puede utilizar para servicios de mensajería (tipo ActiveMQ o RabbitMQ), procesamiento de streams, web tracking,trazas operacionales, etc.Escrito en Scala.Creado por LinkedIn.
En este tutorial vamos a ver una instalación básica en una máquina, crearemos un productor y un consumidor de topics yconfiguraremos un appender de logs propio de Kafka que podría servirnos para un sistema de trazas operacionales.
Puedes descargarte el código del tutorial desde aquí.
2. Entorno.
El tutorial se ha realizado con el siguiente entorno:
MacBook Pro 15' (2.4 GHz Intel Core i5, 8GB DDR3 SDRAM).
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Categorías del Tutorial
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Java Estándar
Sistema Operativo: Mac OS Mavericks 10.9.5Oracle Java SDK 1.7.0_60Apache Kafka 0.8.1.1
3. Instalación
Lo primero será descargarnos la última versión desde la página web oficial, actualmente es la 0.8.1.1.
Una vez descomprimido kafka, lo movemos al directorio que más nos guste, por ejemplo a /opt/kafka:
Tendremos que dar permisos de ejecución a los scripts dentro del directorio bin
Kafka necesitar Zookeeper para trabajar. Por defecto con la distribución viene uno para pruebas que arrancar una únicainstancia. Lo arrancamos a través del script de arranque zookeeper-server-start.sh
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
En otra consola arrancamos el servidor de Kafka:
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
Tanto la configuración de zookeeper como de kafka está en el directorio config donde se configuran los puertos de escucha,directorio de almacenamiento por defecto, número de particiones por defecto, etc.
Zookeeper escucha en el puerto 2181 y almacena por defecto los datos en /tmp/zookeeper. Kafka escuha en el puerto 9092.
4. Producer.
Kafka dispone de un API Java para construir productores y consumidores de mensajes. El productor es muy sencillo,únicamente se indica el servidor donde está corriendo Kafka y el topic por el que escribimos los mensajes:
5. Consumer.
Para ver de forma rápida si el producer está escribiendo en el topic indicado y le llega este mensaje a Kafka podemos arrancarun consumer por línea de comandos:
1234
$ tar -xvf kafka_2.10-0.8.1.tgz $ mv kafka_2.10-0.8.1 /opt$ cd /opt$ mv kafka_2_10-0.8.1 kafka
12
$ cd bin$ sudo chmod +x *
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jalonso@MacBook-Pro-Juan-Alonso:/opt/kafka$ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper[2014-10-06 18:23:58,321] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)[2014-10-06 18:23:58,343] WARN Either no config or no quorum defined in config, running [2014-10-06 18:23:58,530] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)[2014-10-06 18:23:58,531] INFO Starting server (org.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServerMain)[2014-10-06 18:23:58,568] INFO Server environment:zookeeper.version=3.3.3-1203054, built on 11[2014-10-06 18:23:58,568] INFO Server environment:host.name=192.168.1.35 (org.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServer)[2014-10-06 18:23:58,568] INFO Server environment:java.version=1.7.0_65 (org.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServer)[2014-10-06 18:23:58,568] INFO Server environment:java.vendor=Oracle Corporation (org.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServer)...[2014-10-06 18:23:58,711] INFO Snapshotting: 0 (org.apache.zookeeper.server.persistence.FileTxnSnapLog)
12345678910
jalonso@MacBook-Pro-Juan-Alonso:/opt/kafka$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties[2014-10-06 18:24:46,305] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)[2014-10-06 18:24:46,459] INFO Property broker.id is overridden to 0 (kafka.utils.VerifiableProperties)[2014-10-06 18:24:46,459] INFO Property log.cleaner.enable is overridden to false (kafka.utils.VerifiableProperties)[2014-10-06 18:24:46,459] INFO Property log.dirs is overridden to /tmp/kafka-logs (kafka.utils.VerifiableProperties)...[2014-10-06 18:24:46,555] INFO [Kafka Server 0], starting (kafka.server.KafkaServer)[2014-10-06 18:24:46,558] INFO [Kafka Server 0], Connecting to zookeeper on localhost:2181 (kafka.server.KafkaServer)[2014-10-06 18:24:46,575] INFO Starting ZkClient event thread. (org.I0Itec.zkclient.ZkEventThread)...
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package com.autentia.tutoriales;; import java.util.Properties;; import kafka.javaapi.producer.Producer;;import kafka.producer.KeyedMessage;;import kafka.producer.ProducerConfig;; public class KafkaProducer private static final String KAFKA_SERVER = "localhost:9092";; private final Producer<String, String> producer;; public KafkaProducer() final Properties props = new Properties();; props.put("metadata.broker.list", KAFKA_SERVER);; props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");; producer = new Producer<String, String>(new ProducerConfig(props));; public void send(String topic, String message) producer.send(new KeyedMessage<String, String>(topic, message));; public void close() producer.close();; public static void main(String[] args) new KafkaProducer().send("test", "esto es un test");;
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Ahora vamos a construirnos un Consumer mediante el API que nos proporciona Kafka.
Levantamos el Producer con el mensaje enviado para el topic 'test' y lo que va saliendo por el log del consumer es el mensajeque nos llega por estar suscritos al topic.
Creamos el consumer indicando el host y puerto donde está arrancado el broker. También se configuran parámetros paraindiar un timeout, el tamaño del buffer y un identificador para el consumer.
La gran velocidad en lecturas que tiene Kafka se debe a que los topics se leen a partir de un puntero que marca el offsetdonde empiezan los mensajes. Es responsabilidad del consumer el mantenimiento de este offset.
La salida del consumer por consola devuelve lo mismo que por línea de comandos:
6. KafkaLog4jAppender.
Dada la velocidad con la que se escribe en Kafka, un posible caso de uso sería enviar a Kafka las trazas operacionales denuestra aplicación. De esta forma podriamos configurar consumers de logs que fueran procesándolos para detectarproblemas.
Kafka ya dispone de un Log4jAppender que nos hace todo el trabajo del productor de logs, únicamente tendríamos queconfigurarlo en nuestro log4j.properties:
12
$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic testesto es un test
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package com.autentia.tutoriales;; import java.nio.ByteBuffer;;import java.util.HashMap;;import java.util.Map;; import kafka.api.FetchRequest;;import kafka.api.FetchRequestBuilder;;import kafka.api.PartitionOffsetRequestInfo;;import kafka.common.TopicAndPartition;;import kafka.javaapi.FetchResponse;;import kafka.javaapi.OffsetRequest;;import kafka.javaapi.consumer.SimpleConsumer;;import kafka.message.MessageAndOffset;; import org.apache.log4j.Logger;; public class KafkaConsumer private static final Logger log = Logger.getLogger(KafkaConsumer.class);; private static final int FETCH_SIZE = 100000;; private static final int MAX_NUM_OFFSETS = 1;; private static final int BUFFER_SIZE = 64 * 1024;; private static final int TIMEOUT = 100000;; private static final int PARTITION = 1;; private static final int PORT = 9092;; private static final String TOPIC = "test";; private static final String BROKER = "localhost";; private static final String CLIENT = "testClient";; private final SimpleConsumer consumer;; public KafkaConsumer() this.consumer = new SimpleConsumer(BROKER, PORT, TIMEOUT, BUFFER_SIZE, CLIENT);; public void run() throws Exception long readOffset = getLastOffset(consumer, kafka.api.OffsetRequest.EarliestTime());; //consumer never stops while (true) final FetchRequest req = new FetchRequestBuilder().clientId(CLIENT).addFetch(TOPIC, PARTITION, readOffset, FETCH_SIZE) .build();; final FetchResponse fetchResponse = consumer.fetch(req);; for (MessageAndOffset messageAndOffset : fetchResponse.messageSet(TOPIC, PARTITION)) long currentOffset = messageAndOffset.offset();; if (currentOffset < readOffset) continue;; readOffset = messageAndOffset.nextOffset();; final ByteBuffer payload = messageAndOffset.message().payload();; final byte[] bytes = new byte[payload.limit()];; payload.get(bytes);; log.info("[" + messageAndOffset.offset() + "]: " + new String(bytes, "UTF-8" public static long getLastOffset(SimpleConsumer consumer, long whichTime) final TopicAndPartition topicAndPartition = new TopicAndPartition(TOPIC, PARTITION);; final Map<TopicAndPartition, PartitionOffsetRequestInfo> requestInfo = new HashMap<TopicAndPartition, PartitionOffsetRequestInfo>();; requestInfo.put(topicAndPartition, new PartitionOffsetRequestInfo(whichTime, MAX_NUM_OFFSETS));; final OffsetRequest offsetRequest = new OffsetRequest(requestInfo, kafka.api.OffsetRequest.CurrentVersion(), CLIENT);; return consumer.getOffsetsBefore(offsetRequest).offsets(TOPIC, PARTITION)[0];; public static void main(String args[]) try new KafkaConsumer().run();; catch (Exception e) log.error("Error:" + e);;
1 2014-10-09 23:55:26,989 INFO com.autentia.tutoriales.KafkaConsumer.run(KafkaConsumer.java:64) - [0]: esto es un
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Si lanzamos la clase KafkaConsumer vemos cómo en el topic 'logs' aparecen los logs de info que envía.
7. Referencias.
http://kafka.apache.org/07/quickstart.htmlhttp://www.slideshare.net/miguno/apache-kafka-08-basic-training-verisign
8. Conclusiones.
Son muchos las compañias (LinkedIn, Twitter, Netflix, Square, Spotify, Pinterest, Uber, Tumblr y muchos más) las que utilizanApache Kafka para analizar tráfico de sus aplicaciones, como parte de su infraestructura de procesamiento de datos,monitorización en tiempo real, como bus de eventos, etc.
En próximos tutoriales lo configuraremos para trabajar con Twitter y Storm.
Puedes descargarte el código del tutorial desde aquí.
Espero que te haya sido de ayuda.
Un saludo.
Juan
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log4j.rootLogger=INFO, KAFKA, stdout log4j.appender.KAFKA=kafka.producer.KafkaLog4jAppenderlog4j.appender.KAFKA.layout=org.apache.log4j.PatternLayoutlog4j.appender.KAFKA.layout.ConversionPattern=%-5p: %c - %m%n log4j.appender.KAFKA.Topic=logslog4j.appender.KAFKA.BrokerList=localhost:9092log4j.appender.KAFKA.ProducerType=async log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppenderlog4j.appender.stdout.Target=System.outlog4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayoutlog4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%-5p: %c - %m%n log4j.logger.com.autentia.tutoriales=INFO
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[0]: esto es un testFetching metadata from broker id:0,host:localhost,port:9092 with correlation id 0 for 1 topic(s) Set(logs)Connected to localhost:9092 for producingDisconnecting from localhost:9092Connected to localhost:9092 for producing
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