大数据统计分析平台之一、Kafka单机搭建

1、zookeeper搭建

　　Kafka集群依赖zookeeper，需要提前搭建好zookeeper

　　单机模式（7步）(集群模式进阶请移步：http://blog.51cto.com/nileader/795230)

Step1：

cd /usr/local/software 
 
jdk-8u161-linux-x64.rpm
链接：https://pan.baidu.com/s/1i6iHIDJ 密码：bgcc
 
rpm -ivh jdk-8u161-linux-x64.rpm
 
vi /etc/profile

JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_161
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_161/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME JRE_HOME PATH CLASSPATH

source /etc/profile

echo $PATH

Step2：

# 下载zookeeper

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar.gz

# 如果下载不到，可以使用迅雷，或者使用百度云盘

链接：https://pan.baidu.com/s/1MXYd4UlKWvqB6EcVLyF8cg 密码：an6t

# 解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.11.tar.gz

# 移动一下

mv zookeeper-3.4.11 /usr/local/zookeeper-3.4.11

Step3：重命名 zoo_sample.cfg文件

 mv /usr/local/zookeeper-3.4.11/conf/zoo_sample.cfg  /usr/local/zookeeper-3.4.11/conf/zoo.cfg

Step4：vi /usr/local/zookeeper-3.4.11/conf/zoo.cfg，修改

dataDir=/usr/local/zookeeper-3.4.11/data

Step5：创建数据目录

mkdir  /usr/local/zookeeper-3.4.11/data

Step6：启动zookeeper：执行

/usr/local/zookeeper-3.4.11/bin/zkServer.sh start

Step7：检测是否成功启动：执行

/usr/local/zookeeper-3.4.11/bin/zkCli.sh 
或者
yum install nc -y
echo stat| nc localhost 2181

================================================================================================================

2、下载Kafka

    下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html

# mkdir -p /usr/local/software
# cd /usr/local/software
# wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/1.0.0/kafka_2.12-1.0.0.tgz
 
# 百度云下载地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Kp0uD_5YjGKOLkbW_igm2g 密码：v1q7

   kafka_2.12-1.0.0.tgz    //其中2.12-1.0.0为Scala的版本，kafka-1.0.0-src.tgz为kafka版本

 

3、解压

# tar zxf kafka_2.12-1.0.0.tgz -C /usr/local/
# cd /usr/local/
# mv kafka_2.12-1.0.0/ kafka/

4、配置

mkdir -p /usr/local/kafka/kafkaLogs

# vi /usr/local/kafka/config/server.properties
 
# broker的ID，集群中每个broker ID不可相同
broker.id=0
# 监听器，端口号和port一致即可
listeners=PLAINTEXT:/10.10.6.225/:9092
# Broker的监听端口
port=9092
 
# 必须填写当前服务器IP地址
host.name=10.10.6.225
 
# 必须填写当前服务器IP地址
advertised.host.name=10.10.6.225
# 暂未配置集群
zookeeper.connect=10.10.6.225:2181
 
# 消息持久化目录
log.dirs=/usr/local/kafka/kafkaLogs
 
# 可以删除主题
delete.topic.enable=true
 
# 关闭自动创建topic
auto.create.topics.enable=false

5、配置Kafka的环境变量

# vi /etc/profile
　　export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
　　export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
# source /etc/profile
 
# vi /etc/hosts
 
# es为主机名 ,这里一定要注意，是主机名！！！！重要的话说三次！！！！！！！！
127.0.0.1 es   
10.10.6.225 es

6、启动与停止Kafka

# kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties

　　官方推荐启动方式：

# /usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties &

但这种方式退出shell后会自动断开

停止：

kafka-server-stop.sh 

7、验证

# jps
    2608 Kafka
    2236 QuorumPeerMain
    2687 Jps

看到Kafka的进程，说明Kafka已经启动

 

8、创建topic

    创建名为test，partitions为3，replication为3的topic

# kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.10.6.225:2181 --partitions 1 --replication-factor 1 --topic test

    查看topic状态

# kafka-topics.sh --describe --zookeeper 10.10.6.225:2181 --topic test
　　Topic:test      PartitionCount:1        ReplicationFactor:1     Configs:
   Topic: test     Partition: 0    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0

 

    删除topic

    执行如下命令

# kafka-topics.sh --delete --zookeeper 10.10.6.225:2181 --topic test

9、测试使用Kafka

    发送消息

# kafka-console-producer.sh --broker-list 10.10.6.225:9092 --topic test
输入以下信息：
　　This is a message
　　This is another message

    接收消息

# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.10.6.225:9092 --topic test --from-beginning 

    若看到上输入的信息说明已经搭建成功。

 

更复杂配置参考：

https://www.cnblogs.com/wangxiaoqiangs/p/7831990.html

 

黄海添加于2018-02-11 夜

链接：https://pan.baidu.com/s/1i6HnIzr 密码：1soq

 

KafkaProducer.py

# http://kafka-python.readthedocs.io/en/master/
# 安装办法：
# C:\Users\Administrator>pip install kafka-python
# Collecting kafka-python
#  Downloading kafka_python-1.4.-py2.py3-none-any.whl (235kB)
#    % |████████████████████████████████| 235kB 150kB/s
# Installing collected packages: kafka-python
# Successfully installed kafka-python-1.4.
# http://blog.csdn.net/evankaka/article/details/52421314

from kafka import KafkaProducer
from Util.MySQLHelper import *
import json
 
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='10.10.6.225:9092', value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'))
db = MySQLHelper()
sql = "select ID,RESOURCE_ID_INT,RESOURCE_ID_CHAR,RESOURCE_TITLE,RESOURCE_TYPE_NAME,RESOURCE_FORMAT,RESOURCE_PAGE,CAST(CREATE_TIME AS CHAR) AS CREATE_TIME,DOWN_COUNT,FILE_ID,RESOURCE_TYPE,STRUCTURE_ID,PERSON_ID,PERSON_NAME,IDENTITY_ID from t_resource_info limit 100"
dt = db.query(sql)
 
print(len(dt))
 
for row in dt:
    producer.send('t_resource_info', row)
 
producer.flush()
 
print('恭喜，完成！')

不依赖于MYSQL的数据提交：

import json
from kafka import KafkaProducer
import datetime
 
# kafka的服务器位置
kafka_servers = '10.10.6.194:9092'
 
# 日期的转换器
class DateEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime.datetime):
            return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        elif isinstance(obj, datetime.date):
            return obj.strftime("%Y-%m-%d")
        else:
            return json.JSONEncoder.default(self, obj)
 
# 黄海定义的输出信息的办法，带当前时间
def logInfo(msg):
    i = datetime.datetime.now()
    print(" %s            %s" % (i, msg))
 
# 统一的topic名称
topicName = 'test'
 
dt=[{"id":1,"name":"刘备"},{"id":2,"name":"关羽"},{"id":3,"name":"张飞"}]
 
# kafka的生产者
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=kafka_servers)
 
# # 将字段大写转为小写
for row in dt:
    new_dics = {}
    for k, v in row.items():
        new_dics[k.lower()] = v
        jstr = json.dumps(new_dics, cls=DateEncoder)
    producer.send(topic=topicName, partition=0, value=jstr.encode('utf-8'))
# 提交一下
producer.flush()
print('恭喜，完成！')

KafkaConsumer.py

from kafka import KafkaConsumer
import time
 
def log(str):
    t = time.strftime(r"%Y-%m-%d_%H-%M-%S", time.localtime())
    print("[%s]%s" % (t, str))
 
log('start consumer')
# 消费192.168.120.:9092上的world 这个Topic,指定consumer group是consumer-
consumer = KafkaConsumer('foobar', bootstrap_servers=['localhost:9092'])
for msg in consumer:
    recv = "%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value)
    log(recv)

如果是想读取kafka记得的所有消费记录：

from kafka import KafkaConsumer
import time
 
# kafka的服务器位置
kafka_servers = '10.10.6.194:9092'
# 统一的topic名称
topicName = 'test'
 
def log(str):
    t = time.strftime(r"%Y-%m-%d_%H-%M-%S", time.localtime())
    print("[%s]%s" % (t, str))
 
log('启动消费者...')
# auto_offset_reset='earliest' 这个参数很重要，如果加上了，就是kafka记录的最后一条位置，如果不加，就是以后要插入的数据了。
#consumer = KafkaConsumer(topicName, auto_offset_reset='earliest', bootstrap_servers=kafka_servers)
consumer = KafkaConsumer(topicName, bootstrap_servers=kafka_servers)
for msg in consumer:
    recv = "%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value)
    log(recv)