1.概述

  在《Kafka实战-入门》一篇中,为大家介绍了Kafka的相关背景、原理架构以及一些关键知识点,本篇博客为大家来赘述一下Kafka Cluster的相关内容,下面是今天为大家分享的目录:

  • 基础软件的准备
  • Kafka Cluster的部署
  • Send Messages
  • HA特性

  下面开始今天的内容分享。

2.基础软件的准备

2.1 ZK

  由于Kafka Cluster需要依赖ZooKeeper(后面简称ZK)集群来协同管理,所以这里我们需要事先搭建好ZK集群,关于ZK的集群搭建,大家可以参考我写的《配置高可用的Hadoop平台》,这篇文章中我介绍了如何去搭建ZK,这里就不多赘述,本篇博客为大家介绍如何去搭建Kafka Cluster。

2.2 Kafka

  由于Kafka已经贡献到Apache基金会了,我们可以到Apache的官方网站上去下载Kafka的基础安装包,下载地址如下所示:

  Kafka安装包 [下载地址

  Kafka源代码 [下载地址

  这里,我们直接使用官方编译好的安装包进行Kafka Cluster的安装部署。下面我们来开始Kafka Cluster的搭建部署。

3.Kafka Cluster的部署

  首先,我们将下载好的Kafka基础安装包解压,命令如下所示:

  • 解压Kafka
[hadoop@dn1 ~]$ tar -zxvf kafka_2.9.1-0.8.2.1.tgz
  • 进入到Kafka解压目录
[hadoop@dn1 ~]$ cd kafka_2.9.1-0.8.2.1
  • 配置环境变量
[hadoop@dn1 ~]$ vi /etc/profile
export KAFKA_HOME=/home/hadoop/kafka_2.-0.8.2.1
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
  • 配置Kafka的zookeeper.properties
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/home/hadoop/data/zk
# the port at which the clients will connect
clientPort=
# disable the per-ip limit on the number of connections since this is a non-production config
maxClientCnxns=
  • 配置server.properties
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=

  注:这里配置broker的时候,每台机器上的broker保证唯一,从0开始。如:在另外2台机器上分别配置broker.id=1,broker.id=2

  • 配置producer.properties
# list of brokers used for bootstrapping knowledge about the rest of the cluster
# format: host1:port1,host2:port2 ...
metadata.broker.list=dn1:,dn2:,dn3:
  • 配置consumer.properties
# Zookeeper connection string
# 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"
zookeeper.connect=dn1:,dn2:,dn3:

  至此,Kafka Cluster部署完成。

4.Send Messages

4.1启动

  首先,在启动Kafka集群服务之前,确保我们的ZK集群已启动,下面我们启动Kafka集群服务。启动命令如下所示:

[hadoop@dn1 kafka_2.-0.8.2.1]$ kafka-server-start.sh config/server.properties & 

  注:其他2个节点参照上述方式启动。

  另外,启动其他节点的时候,在最先开始启动的节点会显示其它节点加入的信息记录,如下图所示:

4.2验证启动进程

[hadoop@dn1 kafka_2.-0.8.2.1]$ jps
QuorumPeerMain
Kafka
Jps

4.3创建Topic

  在服务启动后,我们开始创建一个Topic,命令如下所示:

[hadoop@dn1 ]$ kafka-topics.sh --zookeeper dn1:,dn2:,dn3: --topic test1 --replication-factor  --partitions  --create

  然后,我们查看该Topic的相关信息,命令如下所示:

[hadoop@dn1 ]$ kafka-topics.sh --zookeeper dn1:,dn2:,dn3: --topic test1 --describe

  预览信息如下图所示:

  下面解释一下这些输出。第一行是对所有分区的一个描述,然后每个分区都会对应一行,因为我们只有一个分区所以下面就只加了一行。

  • Leader:负责处理消息的读和写,Leader是从所有节点中随机选择的。
  • Replicas:列出了所有的副本节点,不管节点是否在服务中。
  • Isr:是正在服务中的节点

4.4生产消息

  下面我们使用kafka的Producer生产一些消息,然后让Kafka的Consumer去消费,命令如下所示:

[hadoop@dn1 ]$ kafka-console-producer.sh --broker-list dn1:,dn2:,dn3: --topic test1

4.4消费消息

  接着,我们在另外一个节点启动消费进程,来消费这些消息,命令如下所示:

[hadoop@dn2 ]$ kafka-console-consumer.sh --zookeeper dn1:,dn2:,dn3: --from-beginning --topic test1

  消费记录如下图所示:

5.HA特性

  这里,从上面的截图信息可以看出,在DN1节点上Kafka服务上Lead,我们先将DN1节点的Kafka服务kill掉,命令如下:

[hadoop@dn1 config]$ jps
QuorumPeerMain
Jps
Kafka
[hadoop@dn1 config]$ kill -

  然后,其他节点立马选举出了新的Leader,如下图所示:

  下面,我们来测试消息的生产和消费,如下图所示:

  • 生产消息

  • 消费消息

  通过测试,可以发现,Kafka的HA特性还是不错的,拥有不错的容错机制。

6.总结

  这里,在部署Kafka Cluster的时候,有些地方需要我们注意,比如:在我们启动Kafka集群的时候,确保ZK集群启动,另外,在配置Kafka配置文件信息时,确保ZK的集群信息配置到相应的配置文件中,总体来说,配置还算较为简单,需要在部署的时候,仔细配置各个文件即可。

7.结束语

  这篇博客就和大家分享到这里,如果大家在研究学习的过程当中有什么问题,可以加群进行讨论或发送邮件给我,我会尽我所能为您解答,与君共勉!

Kafka实战-Kafka Cluster的更多相关文章

  1. Kafka实战-Storm Cluster

    1.概述 在<Kafka实战-实时日志统计流程>一文中,谈到了Storm的相关问题,在完成实时日志统计时,我们需要用到Storm去消费Kafka Cluster中的数据,所以,这里我单独给 ...

  2. 《Apache kafka实战》读书笔记-kafka集群监控工具

    <Apache kafka实战>读书笔记-kafka集群监控工具 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 如官网所述,Kafka使用基于yammer metric ...

  3. 《Apache kafka实战》读书笔记-管理Kafka集群安全之ACL篇

    <Apache kafka实战>读书笔记-管理Kafka集群安全之ACL篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想必大家能看到这篇博客的小伙伴,估计你对kaf ...

  4. Kafka实战-数据持久化

    1.概述 经过前面Kafka实战系列的学习,我们通过学习<Kafka实战-入门>了解Kafka的应用场景和基本原理,<Kafka实战-Kafka Cluster>一文给大家分享 ...

  5. Kafka实战-Kafka到Storm

    1.概述 在<Kafka实战-Flume到Kafka>一文中给大家分享了Kafka的数据源生产,今天为大家介绍如何去实时消费Kafka中的数据.这里使用实时计算的模型——Storm.下面是 ...

  6. Kafka实战-实时日志统计流程

    1.概述 在<Kafka实战-简单示例>一文中给大家介绍来Kafka的简单示例,演示了如何编写Kafka的代码去生产数据和消费数据,今天给大家介绍如何去整合一个完整的项目,本篇博客我打算为 ...

  7. Kafka实战-简单示例

    1.概述 上一篇博客<Kafka实战-Kafka Cluster>中,为大家介绍了Kafka集群的安装部署,以及对Kafka集群Producer/Consumer.HA等做了相关测试,今天 ...

  8. kafka实战教程(python操作kafka),kafka配置文件详解

    kafka实战教程(python操作kafka),kafka配置文件详解 应用往Kafka写数据的原因有很多:用户行为分析.日志存储.异步通信等.多样化的使用场景带来了多样化的需求:消息是否能丢失?是 ...

  9. Kafka实战-Flume到Kafka

    1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面 ...

随机推荐

  1. sql存储过程进行条件筛选

    1.创建临时表,把存储过程结果集保存到临时表,对临时表进行筛选. Create Table #TmpTable(FieldList) Insert Into #TmpTable Exec StoreP ...

  2. 图片利用 new Image()预加载原理 和懒加载的实现原理

    二:预加载和懒加载的区别 预加载与懒加载,我们经常经常用到,这些技术不仅仅限于图片加载,我们今天讨论的是图片加载: 图片预加载:顾名思义,图片预加载就是在网页全部加载之前,提前加载图片.当用户需要查看 ...

  3. [JAVA]JAVA章3 如何获取及查看DUMP文件

    一.dump基本概念 在故障定位(尤其是out of memory)和性能分析的时候,经常会用到一些文件来帮助我们排除代码问题.这些文件记录了JVM运行期间的内存占用.线程执行等情况,这就是我们常说的 ...

  4. zeromq学习记录(六)C语言示例

    考虑到官方的示例c语言是最多的 官方未使用C++语言演示的例子就使用VC编译C语言例子 记录在此 /************************************************** ...

  5. .net core 中使用ef 访问mysql

    1.参考文档说修改项目文件添加,就得这么做,不然会报错 <ItemGroup> <DotNetCliToolReference Include="Microsoft.Ent ...

  6. [MACHINE LEARNING] Can we predict voting outcomes?

    1. CART Tree library(rpart)library(rpart.plot)CTree = rpart(Party ~ . -USER_ID, data = train, method ...

  7. AOP打印请求日志,打印返回值

    @Aspect // 申明是个spring管理的bean @Component @Slf4j public class LogAspectServiceApi { private JSONObject ...

  8. VBA找相似体积的单元格值

    在VBA中做了一个比较体积,如果体积相似就显示隔壁单元格的内容 Function VC(a, b As Range) 'VolumeCompare体积比较 Dim arry() As Variant ...

  9. DL_1_week1_概论

    standard NN,CNN,RNN,custom hybrid NN architecture(Radar) 结构化数据是数据的数据库,相比结构化数据计算机更难理解非结构化数据,人生来很容易理解非 ...

  10. 自己封装的简单DbDao

    首先,DbDao是一个用来操作数据库的类.需要对数据库的驱动包 要操作数据库首先要获得链接,这时候就需要链接数据库的所有参数了,包括driver,url,user,password.(全部定义为pri ...