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发送消息的主要步骤
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格式：每个消息是一个 ProducerRecord 对象， 必须指定 所属的 Topic和Value ， 还可以指定Partition及Key
1：序列化 ProducerRecord
2：分区： 如指定Partition，不做任何事情；否则，Partitioner 根据key得到Partition 。生产者向哪个Partition发送
3：消息添加到相应 bach中 ，独立线程将batch 发到Broker上
4：broker收到消息响应 。 成功回RecordMetaData对象 ，包含了Topic信息、Patition信息、消息在Partition中的Offset信息； 失败返回错误
有序场景：不建议retries 0。可max.in.flight.requests.per.connection 1， 影响生产者吞吐量，但保证有序 ps: 同partition消息有序
三个 必选 的属性：
（1） bootstrap.servers ，broker地址清单
（2） key.serializer： 实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口的类，key序列化成字节数组。注意： 必须被设置，即使没指定key
（3）value.serializer， value序列化成字节数组
同步发送消息
异步发送消息
（1）acks： 指定多少partition副本收到消息，生产者才会认为写成功
0，不需等待服务器的响应，吞吐量高，如broker没有收到，生产者不知道
1，leader partition收到消息，一个即成功
all，所有partition都收到，才成功，leader和follower共同应答
（2）buffer.memory， 生产者内 缓存区域大小
（3）compression.type ，默认不压缩，设置成snappy、gzip或lz4对发送给broker压缩
（4）retries， 重发消息的次数
（5）batch.size， 发送同一partition消息会先存储在batch中，该参数指定一个batch内存大小，单位byte。不一定填满才发送
（6）linger.ms ，批次时间，batch被填满或者linger.ms达到上限，就把batch中的消息发送出去
（7）max.in.flight.requests.per.connection， 生产者在收到服务器响应之前可以发送的消息个数
创建ProducerRecord时，必须 指定序列化器 ，推荐序列化框架Avro、Thrift、ProtoBuf等
用 Avro 之前，先定义schema(通常用 JSON 写)
（1）创建一个类代表客户，作为消息的value
（2）定义schema
（3）生成Avro对象发送到Kafka
ProducerRecord包含Topic、value，key默认null，ey的两个作用：1）附加信息 2）被写到Topic的哪个partition
key null ，默认partitioner， RoundRobin均衡分布
key不空，hash进行散列 ，不改变partition数量（永远不加），key和partition映射不变。
自定义paritioner 需实现Partitioner接口
cd librdkafka/
./configure make make install
安装成功界面 没有报错就是安装成功
Spark 有自己的 Kafka connector 用于从Kafka读出读入数据。
Spark 到 Hbase 很多人就用一个foreach operator来写数据。
