kafka-run-class.sh

kafka-run-class.sh是Kafka的一个脚本文件，用于启动Kafka的Java类。它可以通过命令行参数来指定要启动的Java类和相关的参数。该脚本通常用于启动Kafka的服务端或客户端程序。

相关问题

kafka0.8的kafka-run-class.sh 使用样例

kafka0.8的kafka-run-class.sh是一个用于运行Kafka类的脚本。下面是一个使用样例：

./kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test --time -1

这个命令将打印出“test”主题的所有分区的最新偏移量。其中，“--broker-list”参数指定了Kafka代理的地址和端口，“--topic”参数指定了要查询的主题，“--time”参数指定了要查询的时间戳。

kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test_topic --time -1 使用java代码获取

`kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test_topic --time -1` 这个命令行是用来从Kafka主题 `test_topic` 中获取特定时间点(-1代表最新的消息)的所有偏移量，其中 `localhost:9092` 指定了Kafka broker集群的地址。

如果你想通过Java代码来实现类似的功能，你可以使用Kafka的Java客户端API。首先，你需要添加Kafka的依赖到你的项目中。然后，可以创建一个消费者实例并调用它的offset API。这是一个简单的示例：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class KafkaOffsetExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", "test_group"); // 设置消费者组名
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test_topic"));

        try {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000)); // 获取最新数据
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                long offset = record.offset(); // 记录偏移量
                System.out.printf("Message with key '%s' and value '%s' has an offset of %d%n", record.key(), record.value(), offset);
            }
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个`KafkaConsumer`，订阅了`test_topic`，然后在一个循环中拉取最新的消息，并打印出每个消息的偏移量。