前言:       上周末自己学习了一下Kafka,参考网上的文章,学习过程中还是比较顺利的,遇到的一些问题最终也都解决了,现在将学习的过程记录与此,供以后自己查阅,如果能帮助到其他人,自然是更好的. ===============================================================长长的分割线==================================================================== 正文: 关于Kafka

之前写过Kafka集群的部署,不过那是基于宿主机的,地址:Kafka基础教程(二):Kafka安装 和Zookeeper一样,有时想简单的连接Kafka用一下,那就需要开好几台虚拟机,如果Zookeeper部署在其他地方,那还得多开几台,用完还得关掉,否则太占内存,而且这样操作甚是繁琐. 于是我想了一下,可以使用docker来搭建一个简单的Zookeeper和Kafak集群,上一篇说了Zookeeper集群的docker实现(使用docker或者docker-compose部署Zookeeper

!!!该系列使用三台虚拟机搭建一个完整的spark集群,集群环境如下: virtualBox5.2.Ubuntu14.04.securecrt7.3.6_x64英文版(连接虚拟机) jdk1.7.0.hadoop2.6.5.zookeeper3.4.5.Scala2.12.6.kafka_2.9.2-0.8.1.park1.3.1-bin-hadoop2.6 第一篇:准备三台虚拟机环境,配置静态IP,ssh免密码登录 第二篇:搭建hadoop集群 第三篇:搭建zookeeper集群 第四篇:搭建

既然是集群,必然有多个Kafka节点,只有单节点构成的Kafka伪集群只能用于日常测试,不可能满足线上生产需求. 真正的线上环境需要考量各种因素,结合自身的业务需求而制定.看一些考虑因素(以下顺序,可是分了顺序的哦) 1 操作系统 - OS 可能你会问Kafka不是JVM上的大数据框架吗?Java又是跨平台的语言,把Kafka安装到不同的操作系统上会有什么区别吗? 区别相当大! 确实,Kafka由Scala/Java编写,编译后源码就是".class"文件. 本来部署到哪个OS应该一样

3.2.1 下载kafka并安装kafka_2.12-2.3.0.tgz tar -zxvf kafka_2.12-2.3.0.tgz 3.2.2 配置kafka集群 在config/server.properties中修改参数: [hadoop@hadoop01 kafka_2.12-2.3.0]$ cd config [hadoop@hadoop01 config]$ gedit server.properties 参数1:添加host.name=hadoop01 #############

1.准备工作: iptables -F      #关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service #关闭防火墙 准备三台虚拟机并放入/etc/hosts下 192.168.100.242    testceph 192.168.100.244    redis1 192.168.100.245    redis2 将testceph的/etc/hosts文件拷贝到其他两台虚拟机上 命令: [root@testceph ~]# for i in 244 245 >

利用docker可以很方便的在一台机子上搭建kafka集群并进行测试.为了简化配置流程,采用docker-compose进行进行搭建. kafka搭建过程如下: 编写docker-compose.yml文件,内容如下: version: '3.3' services: zookeeper: image: wurstmeister/zookeeper ports: - 2181:2181 container_name: zookeeper networks: default: ipv4_addre

网上关于kafka集群的搭建,基本是单个broker和单个zookeeper,测试研究的意义不大.于是折腾了下,终于把正宗的Kafka集群搭建出来了,在折腾中遇到了很多坑,后续有时间再专门整理份搭建问题分析 docker-compose.yml配置文件 version: '2' services: zoo1: image: zookeeper restart: always container_name: zoo1 ports: - "2181:2181" environment: Z

kafka是一个开源的分布式消息订阅系统(消息中间件) 安装过程 1.下载kafka_2.11-0.10.1.0.gz(ps:千万不要下错了,博主就是下到了src文件上去了,kafka中的zookeeper起不起来) 2.上传至/usr/local/src 3.解压缩,并且移动到上级目录 4.进入主目录的config子目录, 5.修改server.properties配置文件 vim server.properties 内容如下: 6.保存并退出 7.主节点配置完毕,远程复制到另外两个节点 sc

一.概述 在k8s里面部署kafka.zookeeper这种有状态的服务,不能使用deployment和RC,k8s提供了一种专门用来部署这种有状态的服务的API--statefulset,有状态简单来说就是需要持久化数据,比如日志.数据库数据.服务状态等. statefulset应用场景: 稳定的持久化存储,即Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据,基于PVC来实现 稳定的网络标志,即Pod重新调度后其PodName和HostName不变,基于Headless Service(即没有Cl

安装好了centos6.4(最简版)后   1,静态IP设置 查看虚拟机的网络设置信息来配置

第1章   CEPH部署 1.1  简单介绍 Ceph的部署模式下主要包含以下几个类型的节点 Ø CephOSDs: A Ceph OSD 进程主要用来存储数据,处理数据的replication,恢复,填充,调整资源组合以及通过检查其他OSD进程的心跳信息提供一些监控信息给Ceph Monitors . 当Ceph Storage Cluster 要准备2份数据备份时,要求至少有2个CephOSD进程的状态是active+clean状态 (Ceph 默认会提供两份数据备份). Ø Monitor

题记 眼下我们对大数据进行研究方向以Spark为主,当中Spark Streaming是能够接收动态数据流并进行处理.那么Spark Streaming支持多源的数据发送端,比如TCP.ZeroMQ.自然也包含Kafka,并且Kafka+SparkStreaming的技术融合也比較经常使用并且成熟,所以我们须要搭建一个Kafka集群进行流数据的測试. -------------------------------------------------------------------------

本文介绍在单机上通过docker部署zookeeper集群和kafka集群的可操作方案. 0.准备工作 创建zk目录,在该目录下创建生成zookeeper集群和kafka集群的yml文件,以及用于在该目录下挂载zookeeper和kafka的主要目录. 1.创建docker网络,用于zookeeper和kafka互联 docker network create --driver bridge --subnet 172.168.0.0/16 --gateway 172.168.0.1 zk_net

一.kafka简介 kafka是基于发布/订阅模式的一个分布式消息队列系统,用java语言研发,是ASF旗下的一个开源项目:类似的消息队列服务还有rabbitmq.activemq.zeromq:kafka最主要的优势具备分布式功能,并且结合zookeeper可以实现动态扩容:kafka对消息保存是通过Topic进行分类,发送消息一方称为producer(生产者),接收消息一方称为consumer(消费者):一个kafka集群有多个kafka server组成,我们把每个kafka server

本文采用网上镜像:mirrorgooglecontainers/kubernetes-zookeeper:1.0-3.4.10 准备共享存储:nfs,glusterfs,seaweed或其他,并在node节点挂载 本次采用seaweed分布式文件系统 node节点挂载: ./weed mount -filer=192.168.11.103:8801 -dir=/data/ -filer.path=/ & 准备kubernetes集群环境: [root@k8s-master sts]# kubec

zookeeper集群 +kafka 集群部署 1.Zookeeper 概述: Zookeeper 定义 zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式框架提供协调服务的Apache项目 Zookeeper 工作机制 Zookeeper是–个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受观察者的注册, 一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些客户端做出相应的反应. 也就是说Zookeeper =文件系统+

好了,本篇开始部署kafka集群 Zookeeper集群搭建 注:Kafka集群是把状态保存在Zookeeper中的,首先要搭建Zookeeper集群(也可以用kafka自带的ZK,但不推荐) 1.软件环境 (3台服务器) 10.0.20.131 10.0.20.132 10.0.20.133 1.Linux服务器一台.三台.五台.(2*n+1),Zookeeper集群的工作是超过半数才能对外提供服务,3台中超过两台超过半数,允许1台挂掉 ,是否可以用偶数,其实没必要. 如果有四台那么挂掉一台还

写在前边 在搭建Logstash多节点之前,想到就算先搭好Logstash启动会因为日志无法连接到Kafka Brokers而无限重试,所以这里先构建下Zookeeper集群管理的Kafka集群. 众所周知,Zookeeper是一个高效的分布式协调中间件,可以提供配置信息管理.命名.分布式同步(分布式锁).集群管理.数据库切换等服务.这里主要用它的集群管理功能,它可以确保在网络状态不一致,选出一致的Master节点.它是Apache下的一个Java项目,隶属于Hadroop系统,正如其名"动物管

Zookeeper.Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构 目录 Zookeeper.Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构 一.Zookeeper 1. Zookeeper定义 2. Zookeeper工作机制 3. Zookeeper特点 4. Zookeeper数据结构 5. Zookeeper应用场景 5.1 统一命名服务 5.2 统一配置管理 5.3 统一集群管理 5.4 服务器动态上下线 5.5 软负载均衡 6. Zookeeper 选举机制 6.

公众号关注 「开源Linux」 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ Kafka基础 消息系统的作用 应该大部分小伙伴都清楚,用机油装箱举个例子. 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用. 引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析. 按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存,且仅仅是起到了缓存的作用而并不是真正的缓存