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• 一、下载镜像
• 二、先启动zookeeper
• 三、启动kafka
• 四、创建一个topic（使用代码次步可省略）
• 五、kafka设置分区数量
• 六、python代码

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一、下载镜像

docker pull wurstmeister/zookeeper
docker pull wurstmeister/kafka

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二、先启动zookeeper

#单机方式
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper

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三、启动kafka

#单机方式
docker run -d --name kafka \
-p 9092:9092 \
-e KAFKA_BROKER_ID=0 \
-e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=10.0.0.101:2181 \
-e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://10.0.0.101:9092 \
-e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 wurstmeister/kafka

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四、创建一个topic（使用代码次步可省略）

#进入容器
docker exec -it ${CONTAINER ID} /bin/bash
cd opt/bin
#单机方式：创建一个主题
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic mykafka
#运行一个生产者
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic mykafka
#运行一个消费者
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper zookeeper:2181 --topic mykafka --from-beginning

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五、kafka设置分区数量

#分区数量的作用：有多少分区就能负载多少个消费者，生产者会自动分配给分区数据，每个消费者只消费自己分区的数据，每个分区有自己独立的offset
#进入kafka容器
vi opt/kafka/config/server.properties
修改run.partitions=2
#退出容器
ctrl+p+q
#重启容器
docker restart kafka
​
#修改指定topic
./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --partitions 3 --topic topicname

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六、python代码

#生产者
from kafka import KafkaProducer
import json
import datetime
​
topic='test'
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='10.0.0.101:9092',value_serializer=lambda m:json.dumps(m).encode("utf-8"))  # 连接kafka
# 参数bootstrap_servers：指定kafka连接地址
# 参数value_serializer：指定序列化的方式，我们定义json来序列化数据，当字典传入kafka时自动转换成bytes
# 用户密码登入参数
# security_protocol="SASL_PLAINTEXT"
# sasl_mechanism="PLAIN"
# sasl_plain_username="maple"
# sasl_plain_password="maple"
​
for i in range(1000):data={"num":i,"ts":datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}producer.send(topic,data)
​
producer.close()

#消费者
from kafka import KafkaConsumer
import time
​
topic = 'test'
consumer = KafkaConsumer(topic, bootstrap_servers=['10.0.0.101:9092'], group_id="test", auto_offset_reset="earliest")
# 参数bootstrap_servers：指定kafka连接地址
# 参数group_id：如果2个程序的topic和group_id相同，那么他们读取的数据不会重复，2个程序的topic相同，group_id不同，那么他们各自消费相同的数据，互不影响
# 参数auto_offset_reset：默认为latest表示offset设置为当前程序启动时的数据位置，earliest表示offset设置为0，在你的group_id第一次运行时，还没有offset的时候，给你设定初始offset。一旦group_id有了offset，那么此参数就不起作用了
​
​
for msg in consumer:recv = "%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value)print(recv)# time.sleep(1)

#运行3个消费者结果
test:0:3212: key=None value=b'{"num": 981, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:0:3213: key=None value=b'{"num": 982, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:0:3214: key=None value=b'{"num": 987, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:0:3215: key=None value=b'{"num": 997, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:0:3216: key=None value=b'{"num": 998, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:0:3217: key=None value=b'{"num": 999, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
​
test:1:353: key=None value=b'{"num": 970, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:1:354: key=None value=b'{"num": 977, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:1:355: key=None value=b'{"num": 978, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:1:356: key=None value=b'{"num": 979, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:1:357: key=None value=b'{"num": 984, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:1:358: key=None value=b'{"num": 985, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:1:359: key=None value=b'{"num": 994, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
​
test:2:317: key=None value=b'{"num": 989, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:2:318: key=None value=b'{"num": 990, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:2:319: key=None value=b'{"num": 991, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:2:320: key=None value=b'{"num": 992, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:2:321: key=None value=b'{"num": 993, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:2:322: key=None value=b'{"num": 995, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'
test:2:323: key=None value=b'{"num": 996, "ts": "2021-02-23 16:38:14"}'