通过helm在k8s上部署kafka.zookeeper 通过helm方法安装 k8s上安装kafka,可以使用helm,将kafka作为一个应用安装.当然这首先要你的k8s支持使用helm安装.helm的介绍和参考见:https://yq.aliyun.com/articles/159601 helm仓库地址https://github.com/helm/charts    通过阿里仓库安装kafka helm repo add incubator https://aliacs-app-cat

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创建一个topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.1.244:2181,192.168.1.245:2181,192.168.1.246:2181 --replication-factor 1--partitions 1 --topic topic_test_zk_minOffset_zkGroup 查看topic列表 ./kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.1.244:2181,1

Kafka架构 如上图所示,一个典型的kafka集群中包含若干producer(可以是web前端产生的page view,或者是服务器日志,系统CPU.memory等),若干broker(Kafka支持水平扩展,一般broker数量越多,集群吞吐率越高),若干consumer group,以及一个Zookeeper集群.Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在consumer group发生变化时进行rebalance.producer使用push模式将消息发布到b

一.概念 发布订阅,一个发布者发布到消息,所有订阅者都可以接收到 生产消费,一个消息对象只能被一个消费者消费 kafka是生产者,zookeeper是消费者 有3个微服务,聚合形成一个统一的业务层 但是每个微服务都需要互相知道对方的服务地址.这样每个微服务地址修改,其他微服务的配置文件都需要修改,这样就是耦合的. 解耦就是服务注册中心,统一管理所有的微服务信息 每个微服务调用接口,统一从服务注册中心获取,这样每个微服务地址修改,只需要向注册中心报备,其他微服务什么都不用改,这样就是解耦的. 那么

下载地址:http://kafka.apache.org/downloads.html 先启动zookeeper服务器 bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & 再启动kafka服务器 bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties & 创建topic bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper local

前一篇Kafka框架设计来自英文原文(Kafka Architecture Design)的翻译及整理文章,非常有借鉴性,本文是从一个企业使用Kafka框架的角度来记录及整理的Kafka框架的技术资料,也非常有借鉴价值,为了便于阅读与分享,我将其整理一篇Blog. 本文内容文件夹摘要例如以下: 1)apache kafka消息服务 2)kafka在zookeeper中存储结构 3)kafka log4j配置 4)kafka replication设计机制 5)apache kafka监控系列-监

这一篇我们不在是探讨kafka的使用,前面几篇基本讲解了工作中的使用方式,基本api的使用还需要更深入的去钻研,多使用才会有提高.今天主要是探讨一下kafka的消息复制以及消息处理机制. 1. broker的注册 Kafka使用Zookeeper来维护集群成员的信息.每个broker都有一个唯一标识符,这个标识符可以在配置文件里指定,也可以自动生成.在kafka启动的时候,他通过创建临节点把自己的id注册到zk,kafka组件订阅zk的/broker/ids路径(broker在zk上的注册路径)

3.kafka的架构模型 1.producer:消息的生产者,主要是用于生产消息的.主要是接入一些外部的数据源,从外部获取数据,比如说我们可以从flume获取数据,还可以通过ftp传入数据等,还可以通过kafka的API生产数据,通过push的方式,主动的将数据推送到kafka的topic当中去 2.topic:主题,里面是一类消息的抽象的集合,说白了这下面就是用来装各种数据的 3.paritition:消息的分区.为了解决数据保存的横向扩展的问题,所以将一个topic分为多个partition

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 对于部署在K8S上的Kafka来说,Prometheus+Grafana是常用的监控方案,今天就来实战通过Prometheus+Grafana监控K8S环境的Kafka: 准备工作 今天聚焦的是Kafka监控,因此需要K8S.Helm.Kafka.Prometheus.Grafana等服务都已

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1 kafka集群搭建 1.zookeeper集群  搭建在110, 111,112 2.kafka使用3个节点110, 111,112 修改配置文件config/server.properties broker.id=110 host.name=192.168.1.110 log.dirs=/usr/local/kafka_2.10-0.8.2.0/logs 复制到其他两个节点,然后修改对应节点上的config/server.pro 3.启动,在三个节点分别执行 bin/kafka-serve

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用. 1 Kafka消息队列简介 1.1 基本术语 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]  Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic.(物理上不同Topic的消

apache kafka监控系列-KafkaOffsetMonitor 时间 2014-05-27 18:15:01  CSDN博客 原文  http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/27199863 主题 Apache Kafka apache kafka中国社区QQ群:162272557 概览 最近kafka server消息服务上线了,基于jmx指标参数也写到zabbix中了,但总觉得缺少点什么东西,可视化可操作的界面.zabbix中数据比

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在基于Hadoop平台的很多应用场景中,我们需要对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析,但是对于实时的需求Hive就不合适了.实时应用场景可以使用Storm,它是一个实时处理系统,它为实时处理类应用提供了一个计算模型,可以很容易地进行编程处理.为了统一离线和实时计算,一般情况下,我们都希望将离线和实时计算的数据源的集合统一起来作为输入,然后将数据的流向分别经由实时系统和离线分析系统,分别进行分析处理,这时我们可以考虑将数据源(如使用Flume收集日志)直接连接

简介 KafkaOffsetMonitor是由Kafka开源社区提供的一款Web管理界面,用来实时监控Kafka的Consumer以及Partition中的Offset,可以在web界面直观的看到每个Partition的Message的增长速度,是否消费,是否阻塞等. 使用 如果不想编译,可以直接去下个jar包 下载地址 写个脚本 vim kafkaOffsetMoniter.sh nohup java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0-2.jar \

接上面一篇文章: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6038112.html 主要参考这篇文章: http://www.open-open.com/lib/view/open1435884136903.html 还有之前一直在跟的这篇文章: http://blog.csdn.net/ymh198816/article/details/51998085 下载了Kafka的安装包: http://apache.fayea.com/kafka/0.10.1.0/k

先解释下两个概念: high watermark (HW) 它表示已经被commited的最后一个message offset(所谓commited, 应该是ISR中所有replica都已写入),HW以下的消息都已被ISR中各个replica同步,从而保持一致.HW以上的消息可能是脏数据:部分replica写成功,但最终失败了. Kafka Partition:  1> 均衡各个Broker之间的数据和请求压力: 2> 分摊处理不同的消费者进程: 3> 在partition内可以保证局部