hadoop 3、 使用 Kafka 命令行工具从 test-topic 消费并打印出前50条消息

Apache Kafka是一个分布式流处理平台，它提供了一种可靠的消息传输服务。在Hadoop环境中，如果你想要通过命令行工具从test-topic消费并打印前50条消息，你需要使用Kafka的命令行工具`kafka-console-consumer.sh`。假设你的Kafka服务器运行在localhost上，并且已经设置了环境变量指向Kafka安装目录。

首先，确认你已经添加了Kafka bin目录到系统的PATH中。然后，你可以使用以下命令：

kafka-console-consumer \
--bootstrap-server localhost:9092 \
--topic test-topic \
--from-beginning \
--max-messages 50

解释一下各部分：
- `--bootstrap-server localhost:9092`: 指定了Kafka集群的地址和端口，默认为9092。
- `--topic test-topic`: 需要消费的主题名称。
- `--from-beginning`: 如果设置此选项，将从主题的开始位置（最早的分区）消费消息，而不是从最近的消息开始。
- `--max-messages 50`: 指定最多获取的消息数量，这里是50条。

运行这个命令后，你会看到打印出来的前50条test-topic的消息。

相关问题

hadoop平台中kafka关闭生产者消费者

在Hadoop平台中关闭Kafka生产者和消费者的步骤如下：

1. 停止生产者：使用命令行工具进入Kafka服务器的安装目录，使用以下命令停止生产者：
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test --property "parse.key=true" --property "key.separator=:"
CTRL+C

2. 停止消费者：使用命令行工具进入Kafka服务器的安装目录，使用以下命令停止消费者：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
CTRL+C

3. 停止Kafka服务器：在命令行工具中输入以下命令停止Kafka服务器：
bin/kafka-server-stop.sh

以上步骤是在命令行中操作的，如果使用集成开发环境，也可以在IDE中停止生产者和消费者。

使用java编写flink消费kafka写入hive的demo

以下是使用Java编写Flink消费Kafka写入Hive的示例代码：

1. 导入依赖

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
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.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;

2. 配置Kafka连接

String kafkaBootstrapServers = "localhost:9092";
String kafkaTopic = "test";
Properties kafkaProps = new Properties();
kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", kafkaBootstrapServers);
kafkaProps.setProperty("group.id", "flink-group");

3. 创建 Flink 环境和 Kafka 消费者

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(kafkaTopic, new SimpleStringSchema(), kafkaProps));

4. 对收到的消息进行处理

DataStream<String> processedStream = kafkaStream.map(new MapFunction<String, String>() {
    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        // 在这里对数据进行处理，返回处理后的数据
        return value;
    }
});

5. 将处理后的数据写入 Hive

String hiveTableName = "test";
String hiveMetastoreUri = "thrift://localhost:9083";
String hiveDbName = "default";
String hivePartitionColumn = "dt";
String hivePartitionValue = "20220101";
String hiveOutputPath = "/user/hive/warehouse/" + hiveDbName + ".db/" + hiveTableName + "/" + hivePartitionColumn + "=" + hivePartitionValue;

DataStream<String> hiveDataStream = processedStream.map(new MapFunction<String, String>() {
    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        // 在这里将数据转换为 Hive 表的格式，返回转换后的数据
        return value;
    }
});

// 将数据写入 Hive
hiveDataStream.addSink(new FlinkHiveOutputFormat<>(new Path(hiveOutputPath), new org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde(), new Object[]{}));

6. 将处理后的数据写回 Kafka

String kafkaOutputTopic = "output";
FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(kafkaBootstrapServers, kafkaOutputTopic, new KeyedSerializationSchemaWrapper<>(new SimpleStringSchema()), kafkaProps);
// 将数据写回 Kafka
processedStream.addSink(kafkaProducer);

完整示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
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.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;

import java.util.Properties;

public class FlinkKafkaToHiveDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        String kafkaBootstrapServers = "localhost:9092";
        String kafkaTopic = "test";
        Properties kafkaProps = new Properties();
        kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", kafkaBootstrapServers);
        kafkaProps.setProperty("group.id", "flink-group");

        String hiveTableName = "test";
        String hiveMetastoreUri = "thrift://localhost:9083";
        String hiveDbName = "default";
        String hivePartitionColumn = "dt";
        String hivePartitionValue = "20220101";
        String hiveOutputPath = "/user/hive/warehouse/" + hiveDbName + ".db/" + hiveTableName + "/" + hivePartitionColumn + "=" + hivePartitionValue;

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(kafkaTopic, new SimpleStringSchema(), kafkaProps));

        DataStream<String> processedStream = kafkaStream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                // 在这里对数据进行处理，返回处理后的数据
                return value;
            }
        });

        DataStream<String> hiveDataStream = processedStream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                // 在这里将数据转换为 Hive 表的格式，返回转换后的数据
                return value;
            }
        });

        DataStream<String> kafkaOutputStream = processedStream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                // 在这里对数据进行处理，返回处理后的数据
                return value;
            }
        });

        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(kafkaBootstrapServers, kafkaOutputTopic, new KeyedSerializationSchemaWrapper<>(new SimpleStringSchema()), kafkaProps);
        processedStream.addSink(kafkaProducer);

        hiveDataStream.addSink(new FlinkHiveOutputFormat<>(new Path(hiveOutputPath), new org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde(), new Object[]{}));

        env.execute("FlinkKafkaToHiveDemo");
    }
}