Kafka 整合Hadoop主要的步骤包括:

1. 部署Kafka集群

按照之前的步骤部署一个Kafka集群。

2. 部署Hadoop集群

包括HDFS,YARN和MapReduce等组件。

3. 创建Kafka topic

用于从Kafka读取数据进行计算。

4. 编写Kafka producer

使用Kafka Java API实现producer,将数据写入Kafka topic。

5. 编写Kafka InputFormat

实现自定义的KafkaInputFormat。读取Kafka topic的数据。

## www.itzhimei.com 代码段
public class KafkaInputFormat 
    extends InputFormat<WritableComparable, KafkaConsumerRecord> {

  // ...
}

6. 编写MapReduce job

使用自定义的KafkaInputFormat作为输入格式。

## www.itzhimei.com 代码段
Job job = new Job(conf);
job.setJarByClass(WordCountMRApp.class); 

job.setInputFormatClass(KafkaInputFormat.class);
// ...

7. 运行MapReduce job

提交job运行在Hadoop之上。

8. 查看运行情况

可以查看MapReduce 作业的运行状态和输出结果。

主要步骤就是:

1. 部署Kafka集群
2. 部署Hadoop集群
3. 创建Kafka topic
4. 编写Kafka producer
5. 编写Kafka InputFormat
6. 编写MapReduce job,使用Kafka作为输入
7. 运行MapReduce job
8. 查看结果

通过自定义Kafka InputFormat,可以将Kafka作为Hadoop作业的输入源。这样就能实现Kafka和Hadoop的整合。