zookeeper+kafka集群搭建
一、ZK集群安装。
解压安装包后进入conf目录,conf/zoo_sample.cfg拷贝一份命名为zoo.cfg,同时也放在conf下面。
zookeeper配置文件:
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just
# example sakes.
dataDir=/app/zookeeper/zookeeperdata
dataLogDir=/app/zookeeper/zookeeperlog
# the port at which the clients will connect
clientPort=
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=
#
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=
# Purge task interval in hours
# Set to "" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=
server.=10.131.156.170::
server.=10.131.156.169::
server.=10.131.156.168::
配置参数说明:
tickTime:这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔,也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
dataDir:顾名思义就是 Zookeeper 保存数据的目录,默认情况下,Zookeeper 将写数据的日志文件也保存在这个目录里。
clientPort:这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口,Zookeeper 会监听这个端口,接受客户端的访问请求。
initLimit:这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端(这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端,而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器)初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 5个心跳的时间(也就是 tickTime)长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息,那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 *= 秒
syncLimit:这个配置项标识 Leader 与Follower 之间发送消息,请求和应答时间长度,最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度,总的时间长度就是2*= 秒
server.A=B:C:D:其中 A 是一个数字,表示这个是第几号服务器;B 是这个服务器的 ip 地址;C 表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口;D 表示的是万一集群中的 Leader 服务器挂了,需要一个端口来重新进行选举,选出一个新的 Leader,而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。如果是伪集群的配置方式,由于 B 都是一样,所以不同的 Zookeeper 实例通信端口号不能一样,所以要给它们分配不同的端口号
注意:dataDir,dataLogDir中的wwb是当前登录用户名,data,logs目录开始是不存在,需要使用mkdir命令创建相应的目录。并且在该目录下创建文件myid,serve1,server2,server3该文件内容分别为1,,。
针对服务器server2,server3可以将server1复制到相应的目录,不过需要注意dataDir,dataLogDir目录,并且文件myid内容分别为2,
依次用bin/zkServer.sh start启动三台服务器即可。
启动成功后可以用命令bin/zkCli.sh -server 10.131.156.170 : 去链接服务。链接成功后如图:
用ls / 起查看zk内部结构:
kafka配置文件: broker.id=
port=
num.network.threads=
num.io.threads=
socket.send.buffer.bytes=
socket.receive.buffer.bytes=
socket.request.max.bytes=
log.dirs=/app/kafka/kafka-logs
num.partitions=
num.recovery.threads.per.data.dir=
offsets.topic.replication.factor=
transaction.state.log.replication.factor=
transaction.state.log.min.isr=
log.retention.hours=
log.segment.bytes=
log.retention.check.interval.ms=
zookeeper.connect=10.131.156.170:,10.131.156.169:,10.131.156.168:
zookeeper.connection.timeout.ms=
group.initial.rebalance.delay.ms=
kafka.metrics.polling.interval.secs=
kafka.metrics.reporters=kafka.metrics.KafkaCSVMetricsReporter
kafka.csv.metrics.dir=/tmp/kafka_metrics
kafka.csv.metrics.reporter.enabled=false -----------------------------------------------------------------------------------------------------------
############################# Zookeeper ############################# # Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=10.131.156.170:,10.131.156.169:,10.131.156.168:
(2185对应为zk配置文件中的客户端端口,clientport) # Timeout in ms for connecting to zookeeper
zookeeper.connection.timeout.ms=
group.initial.rebalance.delay.ms=
kafka.metrics.polling.interval.secs=
kafka.metrics.reporters=kafka.metrics.KafkaCSVMetricsReporter
kafka.csv.metrics.dir=/tmp/kafka_metrics
kafka.csv.metrics.reporter.enabled=false kafka启动:
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
创建topic:
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.131.156.170: --replication-factor --partitions --topic gyltest
查看已经存在的topic:
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 10.131.156.170: 查看指定Topic状态
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 10.131.156.170: --topic gyltest 启动Consumer读取消息并输出到标准输出
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 10.131.156.170: --topic gyltest --from-beginning 创建发送者
>bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.131.156.170: --topic gyltest
my test message1
my test message2 创建消费者:
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 10.131.156.170: --from-beginning --topic gyltest
...
my test message1
my test message2 bin/kafka-run-class.sh kafka.admin.ConsumerGroupCommand --zookeeper 10.131.156.169: --topic gyltest bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --zookeeper=10.131.156.169: --group=test-consumer-group bin/kafka-console-consumer.sh -zookeeper 10.131.156.169: --from-beginning --topic gyltest bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.131.156.169: --topic gyltest kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker
#kafka查看topic各个分区的消息的信息
kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --group ** --topic *** --zookeeper *:,*:,*:/kafka
--zookeeper 那里是指kafka在zk中的path,即使zk有多个机器,如果在其中一台上执行此命令,显示连接不上,只写那台机器的地址端口+kafka的path即可
指定自己的分组 自己消费的topic会显示kafka总共有多少数据,以及已经被消费了多少条
结果:
GROUP TOPIC PID OFFSET LOGSIZE LAG
消费者组 话题id 分区id 当前已消费的条数 总条数 未消费的条数 bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --group test-consumer-group --topic gyltest --zookeeper 10.131.156.170:,10.131.156.169:,10.131.156.168:/kafka
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