第2步：启动服务器
Kafka使用ZooKeeper，因此如果您还没有ZooKeeper服务器，则需要先启动它。您可以使用与kafka一起打包的便捷脚本来获取的单节点ZooKeeper实例。
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> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
[2013-04-22 15:01:37,495] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)
...
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现在启动Kafka服务器：
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> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
[2013-04-22 15:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)
[2013-04-22 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties)
...
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第3步：创建主题
让我们创建一个名为“test”的主题，它只包含一个分区，只有一个副本：
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> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
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如果我们运行list topic命令，我们现在可以看到该主题：
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> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
test
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或者，您也可以将代理配置为在发布不存在的主题时自动创建主题，而不是手动创建主题。
第4步：发送一些消息
Kafka附带一个命令行客户端，它将从文件或标准输入中获取输入，并将其作为消息发送到Kafka集群。默认情况下，每行将作为单独的消息发送。
运行producer，然后在控制台中键入一些消息以发送到服务器。
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> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
This is a message
This is another message
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第5步：启动消费者
Kafka还有一个命令行consumer，它会将消息转储到标准输出。
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> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
This is a message
This is another message
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如果您在不同的终端中运行上述每个命令，那么您现在应该能够在生产者终端中键入消息并看到它们出现在消费者终端中。
所有命令行工具都有其他选项; 运行不带参数的命令将显示更详细地记录它们的使用信息。
步骤6：设置多代理群集
到目前为止，我们一直只运行一个单broker，但这并不好玩。对于Kafka，单个broker只是一个大小为1的集群，因此除了启动更多代理实例之外没有太多变化。但是为了感受它，让我们将我们的集群扩展到三个节点（仍然在我们的本地机器上）。
首先，我们为每个代理程序创建一个配置文件（在Windows上使用copy命令代替）：
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> cp config/server.properties config/server-1.properties
> cp config/server.properties config/server-2.properties
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现在编辑这些新文件并设置以下属性：
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config/server-1.properties:
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://:9093
log.dirs=/tmp/kafka-logs-1
config/server-2.properties:
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://:9094
log.dirs=/tmp/kafka-logs-2
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该broker.id属性是群集中每个节点的唯一且永久的名称。我们必须覆盖端口和日志目录，因为我们在同一台机器上运行这些，并且我们希望让所有代理尝试在同一端口上注册或覆盖彼此的数据。
我们已经启动了Zookeeper并启动了我们的单个节点，因此我们只需要启动两个新节点：
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> bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &
...
> bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &
...
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现在创建一个复制因子为3的新主题：
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> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic
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好的，但现在我们有一个集群，我们怎么知道哪个经纪人正在做什么？要查看运行“describe topics”命令：
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> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
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这是输出的解释。第一行给出了所有分区的摘要，每个附加行提供有关一个分区的信息。由于我们只有一个分区用于此主题，因此只有一行。
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“leader”是负责给定分区的所有读取和写入的节点。每个节点将成为随机选择的分区部分的领导者。
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“replicas”是复制此分区日志的节点列表，无论它们是否为领导者，或者即使它们当前处于活动状态。
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“isr”是“同步”复制品的集合。这是副本列表的子集，该列表当前处于活跃状态并且已经被领导者捕获。
请注意，在我的示例中，节点1是该主题的唯一分区的领导者。
我们可以在我们创建的原始主题上运行相同的命令，以查看它的位置：
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> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
Topic:test PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
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所以毫无疑问 - 原始主题没有副本，位于服务器0上，是我们创建它时群集中唯一的服务器。
让我们向我们的新主题发布一些消息：
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> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic
...
my test message 1
my test message 2
^C
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现在让我们使用这些消息：
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> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic my-replicated-topic
...
my test message 1
my test message 2
^C
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现在让我们测试一下容错性。broker1充当leader所以让我们kill掉它的进程：
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> ps aux | grep server-1.properties
7564 ttys002 0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.8/Home/bin/java...
> kill -9 7564
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在Windows上使用：
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> wmic process where "caption = 'java.exe' and commandline like '%server-1.properties%'" get processid
ProcessId
6016
> taskkill /pid 6016 /f
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leader已切换到其中一个从属节点，节点1不再位于同步副本集中：
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> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0
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但即使最初接受写入的领导者已经失败，这些消息仍可供消费：
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> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic my-replicated-topic
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my test message 1
my test message 2
^C
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步骤7：使用Kafka Connect导入/导出数据
从控制台写入数据并将其写回控制台是一个方便的起点，但您可能希望使用其他来源的数据或将数据从Kafka导出到其他系统。对于许多系统，您可以使用Kafka Connect导入或导出数据，而不是编写自定义集成代码。
Kafka Connect是Kafka附带的工具，用于向Kafka导入和导出数据。它是一个可扩展的工具，运行 连接器，实现与外部系统交互的自定义逻辑。在本快速入门中，我们将了解如何使用简单的连接器运行Kafka Connect，这些连接器将数据从文件导入Kafka主题并将数据从Kafka主题导出到文件。
首先，我们将首先创建一些种子数据进行测试：
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> echo -e "foo
bar" > test.txt
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或者在Windows上：
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> echo foo> test.txt
> echo bar>> test.txt
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接下来，我们将启动两个以独立模式运行的连接器，这意味着它们在单个本地专用进程中运行。我们提供三个配置文件作为参数。第一个始终是Kafka Connect流程的配置，包含常见配置，例如要连接的Kafka代理和数据的序列化格式。其余配置文件均指定要创建的连接器。这些文件包括唯一的连接器名称，要实例化的连接器类以及连接器所需的任何其他配置。
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> bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-file-source.properties config/connect-file-sink.properties
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Kafka附带的这些示例配置文件使用您之前启动的默认本地群集配置并创建两个连接器：第一个是源连接器，它从输入文件读取行并生成每个Kafka主题，第二个是宿连接器从Kafka主题读取消息并将每个消息生成为输出文件中的一行。
在启动过程中，您将看到许多日志消息，包括一些指示正在实例化连接器的日志消息。一旦Kafka Connect进程启动，源连接器应该开始从test.txt主题读取行并生成它们connect-test，并且接收器连接器应该开始从主题读取消息connect-test 并将它们写入文件test.sink.txt。我们可以通过检查输出文件的内容来验证数据是否已通过整个管道传递：
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> more test.sink.txt
foo
bar
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请注意，数据存储在Kafka主题中connect-test，因此我们还可以运行控制台使用者来查看主题中的数据（或使用自定义使用者代码来处理它）：
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> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic connect-test --from-beginning
{"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"foo"}
{"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"bar"}
...
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连接器继续处理数据，因此我们可以将数据添加到文件中并看到它在管道中移动：
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> echo Another line>> test.txt
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您应该看到该行出现在控制台使用者输出和接收器文件中。
第8步：使用Kafka Streams处理数据
Kafka Streams是一个客户端库，用于构建任务关键型实时应用程序和微服务，其中输入和/或输出数据存储在Kafka集群中。Kafka Streams结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性以及Kafka服务器端集群技术的优势，使这些应用程序具有高度可扩展性，弹性，容错性，分布式等等。本快速入门示例将演示如何运行在此库中编码的流应用程序。