KAFKA的安装使用

一：介绍

1.官网

　　kafka.apache.org

2.产生

　　Kafka由 linked-in 开源 
　　kafka-即是解决上述这类问题的一个框架，它实现了生产者和消费者之间的无缝连接。 
　　kafka-高产出的分布式消息系统(A high-throughput distributed messaging system)

3.状况

　　Apache kafka 是一个分布式的基于push-subscribe的消息系统，它具备快速、可扩展、可持久化的特点。

　　它现在是Apache旗下的一个开源系统，作为Hadoop生态系统的一部分，被各种商业公司广泛应用。

　　它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎。

4.特性

• 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒
• 可扩展性：kafka集群支持热扩展
• 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
• 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
• 高并发：支持数千个客户端同时读写

5.设计思想

• Consumergroup：各个consumer可以组成一个组，每个消息只能被组中的一个consumer消费，如果一个消息可以被多个consumer消费的话，那么这些consumer必须在不同的组。
• 消息状态：在Kafka中，消息的状态被保存在consumer中，broker不会关心哪个消息被消费了被谁消费了，只记录一个offset值（指向partition中下一个要被消费的消息位置），这就意味着如果consumer处理不好的话，broker上的一个消息可能会被消费多次。
• 消息持久化：Kafka中会把消息持久化到本地文件系统中，并且保持极高的效率。
• 消息有效期：Kafka会长久保留其中的消息，以便consumer可以多次消费，当然其中很多细节是可配置的。
• 批量发送：Kafka支持以消息集合为单位进行批量发送，以提高push效率。
• push-and-pull : Kafka中的Producer和consumer采用的是push-and-pull模式，即Producer只管向broker push消息，consumer只管从broker pull消息，两者对消息的生产和消费是异步的。
• Kafka集群中broker之间的关系：不是主从关系，各个broker在集群中地位一样，我们可以随意的增加或删除任何一个broker节点。
• 负载均衡方面： Kafka提供了一个 metadata API来管理broker之间的负载（对Kafka0.8.x而言，对于0.7.x主要靠zookeeper来实现负载均衡）。
• 同步异步：Producer采用异步push方式，极大提高Kafka系统的吞吐率（可以通过参数控制是采用同步还是异步方式）。
• 分区机制partition：Kafka的broker端支持消息分区，Producer可以决定把消息发到哪个分区，在一个分区中消息的顺序就是Producer发送消息的顺序，一个主题中可以有多个分区，具体分区的数量是可配置的。分区的意义很重大，后面的内容会逐渐体现。
• 离线数据装载：Kafka由于对可拓展的数据持久化的支持，它也非常适合向Hadoop或者数据仓库中进行数据装载。
• 插件支持：现在不少活跃的社区已经开发出不少插件来拓展Kafka的功能，如用来配合Storm、Hadoop、flume相关的插件。

6.应用场景

• 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
• 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
• 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
• 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
• 流式处理：比如spark streaming和storm
• 事件源

7.组件

　　Kafka中发布订阅的对象是topic。

　　我们可以为每类数据创建一个topic，把向topic发布消息的客户端称作producer，从topic订阅消息的客户端称作consumer。

　　Producers和consumers可以同时从多个topic读写数据。一个kafka集群由一个或多个broker服务器组成，它负责持久化和备份具体的kafka消息。　

• topic：消息存放的目录即主题
• Producer：生产消息到topic的一方
• Consumer：订阅topic消费消息的一方
• Broker：Kafka的服务实例就是一个broker

8.Kafka Topic&Partition

　　消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic由是由一些Partition Logs(分区日志)组成,其组织结构如下图所示：

　　

　　我们可以看到，每个Partition中的消息都是有序的，生产的消息被不断追加到Partition log上，其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的offset值。 
　　Kafka集群会保存所有的消息，不管消息有没有被消费；我们可以设定消息的过期时间，只有过期的数据才会被自动清除以释放磁盘空间。比如我们设置消息过期时间为2天，那么这2天内的所有消息都会被保存到集群中，数据只有超过了两天才会被清除。 
　　Kafka需要维持的元数据只有一个–消费消息在Partition中的offset值，Consumer每消费一个消息，offset就会加1。其实消息的状态完全是由Consumer控制的，Consumer可以跟踪和重设这个offset值，这样的话Consumer就可以读取任意位置的消息。 
　　把消息日志以Partition的形式存放有多重考虑，第一，方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；第二就是可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。

二：核心组件

1.Replications、Partitions 和Leaders

　　通过上面介绍的我们可以知道，kafka中的数据是持久化的并且能够容错的。Kafka允许用户为每个topic设置副本数量，副本数量决定了有几个broker来存放写入的数据。如果你的副本数量设置为3，那么一份数据就会被存放在3台不同的机器上，那么就允许有2个机器失败。一般推荐副本数量至少为2，这样就可以保证增减、重启机器时不会影响到数据消费。如果对数据持久化有更高的要求，可以把副本数量设置为3或者更多。 
Kafka中的topic是以partition的形式存放的，每一个topic都可以设置它的partition数量，Partition的数量决定了组成topic的log的数量。Producer在生产数据时，会按照一定规则（这个规则是可以自定义的）把消息发布到topic的各个partition中。上面将的副本都是以partition为单位的，不过只有一个partition的副本会被选举成leader作为读写用。 
关于如何设置partition值需要考虑的因素。一个partition只能被一个消费者消费（一个消费者可以同时消费多个partition），因此，如果设置的partition的数量小于consumer的数量，就会有消费者消费不到数据。所以，推荐partition的数量一定要大于同时运行的consumer的数量。另外一方面，建议partition的数量大于集群broker的数量，这样leader partition就可以均匀的分布在各个broker中，最终使得集群负载均衡。在Cloudera,每个topic都有上百个partition。需要注意的是，kafka需要为每个partition分配一些内存来缓存消息数据，如果partition数量越大，就要为kafka分配更大的heap space。

2. Producers

　　Producers直接发送消息到broker上的leader partition，不需要经过任何中介一系列的路由转发。为了实现这个特性，kafka集群中的每个broker都可以响应producer的请求，并返回topic的一些元信息，这些元信息包括哪些机器是存活的，topic的leader partition都在哪，现阶段哪些leader partition是可以直接被访问的。 
　　Producer客户端自己控制着消息被推送到哪些partition。实现的方式可以是随机分配、实现一类随机负载均衡算法，或者指定一些分区算法。Kafka提供了接口供用户实现自定义的分区，用户可以为每个消息指定一个partitionKey，通过这个key来实现一些hash分区算法。比如，把userid作为partitionkey的话，相同userid的消息将会被推送到同一个分区。 
　　以Batch的方式推送数据可以极大的提高处理效率，kafka Producer 可以将消息在内存中累计到一定数量后作为一个batch发送请求。Batch的数量大小可以通过Producer的参数控制，参数值可以设置为累计的消息的数量（如500条）、累计的时间间隔（如100ms）或者累计的数据大小(64KB)。通过增加batch的大小，可以减少网络请求和磁盘IO的次数，当然具体参数设置需要在效率和时效性方面做一个权衡。 
　　Producers可以异步的并行的向kafka发送消息，但是通常producer在发送完消息之后会得到一个future响应，返回的是offset值或者发送过程中遇到的错误。这其中有个非常重要的参数“acks”,这个参数决定了producer要求leader partition 收到确认的副本个数，如果acks设置数量为0，表示producer不会等待broker的响应，所以，producer无法知道消息是否发送成功，这样有可能会导致数据丢失，但同时，acks值为0会得到最大的系统吞吐量。 
若acks设置为1，表示producer会在leader partition收到消息时得到broker的一个确认，这样会有更好的可靠性，因为客户端会等待直到broker确认收到消息。若设置为-1，producer会在所有备份的partition收到消息时得到broker的确认，这个设置可以得到最高的可靠性保证。 
　　Kafka 消息有一个定长的header和变长的字节数组组成。因为kafka消息支持字节数组，也就使得kafka可以支持任何用户自定义的序列号格式或者其它已有的格式如Apache Avro、protobuf等。Kafka没有限定单个消息的大小，但我们推荐消息大小不要超过1MB,通常一般消息大小都在1~10kB之前。

3.Consumers

　　Kafka提供了两套consumer api，分为high-level api和sample-api。Sample-api 是一个底层的API，它维持了一个和单一broker的连接，并且这个API是完全无状态的，每次请求都需要指定offset值，因此，这套API也是最灵活的。 
在kafka中，当前读到消息的offset值是由consumer来维护的，因此，consumer可以自己决定如何读取kafka中的数据。比如，consumer可以通过重设offset值来重新消费已消费过的数据。不管有没有被消费，kafka会保存数据一段时间，这个时间周期是可配置的，只有到了过期时间，kafka才会删除这些数据。 
　　High-level API封装了对集群中一系列broker的访问，可以透明的消费一个topic。它自己维持了已消费消息的状态，即每次消费的都是下一个消息。 
High-level API还支持以组的形式消费topic，如果consumers有同一个组名，那么kafka就相当于一个队列消息服务，而各个consumer均衡的消费相应partition中的数据。若consumers有不同的组名，那么此时kafka就相当与一个广播服务，会把topic中的所有消息广播到每个consumer。

二：安装

1.上传

　　这个可以在官网上进行下载。

　　

　　上传。

　　

2.解压到modules

　　tar -zxvf kafka_2.10-0.8.1.1.tgz -C /opt/modules/

3.修改配置文件server.properties

　　这个配置文件用于服务器节点的配置文件。

　　)修改kafa收集到的日志数据存储文件夹

　　　　地址可以先不用创建，在首次启动kafka的时候，会自动进行创建。

　　

　　）修改zookeeper

　　

三：启动

1.启动zookeeper

　　这个是在启动broker之前需要保证zookeeper集群是运行着的。

　　

2.启动broker

　　先启动一下，开有没有报错。

　　

　　如果没有出现日志错误，就使用下面的命令：

　　nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > logs/server-start.log 2>&1 &

　　其中，server-start.log是自己写的一个log文件，在原有的文件logs下面是没有的。

3.检验

　　一个jps，一个ps查看进程。

　　

　　查看端口9092是否开放

　　

4.创建topic（使用help帮助）

　　

5.创建一个nginxlog的topic

　　bin/kafka-topics.sh --create --topic nginxlog --partitions 1 --replication-factor 1 --zookeeper linux-hadoop3.ibeifeng.com:2181

　　

　　说明：

　　创建的消息主题是nginxlog。

　　指定topic的分区数：partitons

　　指定topic的备份数：replication-factor

　　

6.查看详情

　　 bin/kafka-topics.sh --describe --topic nginxlog --zookeeper linux-hadoop3.ibeifeng.com:2181

　　

三：检测topic

　　一个产生，一个在在消费的测试。

1.启动消息生产者，将消息发送到kafka的topic上

　　bin/kafka-console-producer.sh --broker-list linux-hadoop3.ibeifeng.com:9092 --topic nginxlog

　　

　　说明：

　　　　--broker-list是指定broker的节点地址。

2.启动消息消费者

　　bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper linux-hadoop3.ibeifeng.com:2181 --topic nginxlog --from-beginning

　　

　　--from-beginning是从开头读取的意思。

四：模拟产生nginx日志

1.在服务器上创建一个根目录

　　

2.上传jar包

　　

3.执行命令

　　java -jar data-generate-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 1000 >>nginx.log

　　

4.查看

　　tail -f nginx.log

　　

五：使用flume将模拟产生的nginx日志上传到hdfs和kafka上

1.当前状态

　　

2.project_agent.conf

　　

3.具体的代码　

　　

 #exec source - memory channel - kafka sink/hdfs sink
 a1.sources = r1
 #a1.sinks = kafka_sink hdfs_sink
 a1.sinks = kafka_sink
 #a1.channels = c1 c2
 a1.channels = c1

 a1.sources.r1.type = exec
 a1.sources.r1.command = tail -F  /home/beifeng/workspace/nginx.log

 # kafka_sink
 a1.sinks.kafka_sink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
 a1.sinks.kafka_sink.topic = nginxlog
 a1.sinks.kafka_sink.brokerList =linux-hadoop3.ibeifeng.com:
 # 确认级别：   表示不确认
 #            topic有个多个备份 replication  主 leader备份
 #              只要求leader备份写入成功就任务消息发送到Topic成功
 #           -  topic有个多个备份  要求所有备份写入成功，才算消息生产成功
 a1.sinks.kafka_sink.requiredAcks =
 a1.sinks.kafka_sink.batchSize =
 a1.sinks.kafka_sink.channel = c1

 # hdfs_sink
 #a1.sinks.hdfs_sink.type = hdfs
 #a1.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = /flume/events/%Y%m%d
 #a1.sinks.hdfs_sink.hdfs.filePrefix = nginx_log-
 #a1.sinks.hdfs_sink.hdfs.fileType = DataStream
 #a1.sinks.hdfs_sink.hdfs.useLocalTimeStamp = true
 #a1.sinks.hdfs_sink.hdfs.rollInterval =
 #rollSize值 比hdfs block大小 小一点 （10M)
 #a1.sinks.hdfs_sink.hdfs.rollSize =
 #a1.sinks.hdfs_sink.hdfs.rollCount = 

 # Use a channel which buffers events in memory
 a1.channels.c1.type = memory
 a1.channels.c1.capacity =
 a1.channels.c1.transactionCapacity = 

 #a1.channels.c2.type = memory
 #a1.channels.c2.capacity =
 #a1.channels.c2.transactionCapacity = 

 # Bind the source and sink to the channel
 #a1.sources.r1.channels = c1 c2
 #a1.sinks.kafka_sink.channel = c1
 #a1.sinks.hdfs_sink.channel = c2
 #指定source 与 channel之间的关系 复制（默认）  --- 多路复用模式 event header body
 #a1.sources.r1.selector.type = replicating

 #########################################################
 # Bind the source and sink to the channel
 a1.sources.r1.channels = c1
 a1.sinks.kafka_sink.channel = c1

六：具体情况

　　思路：由jar产生数据到nginx.log，然后使用flume读取，传送到kafka，这样就有了生产的数据。

　　　　　然后，消费者就可以消费jar产生的数据了。

1.执行flume

　　bin/flume-ng agent -n a1 -c conf/ --conf-file conf/project_agent.conf -Dflume-root-logger=INFO,console

　　

2.启动生产者，就是模拟问价jar

　　让其不断的产生日志到nginx.log中，代替生产者。

　　

3.观看启动了消费者的窗口

　　就会发现不断的产生日志被消费

　　

七：注意

1.关闭kafka