1.下载kafka安装包kafka_2.12-1.1.0. tar -xzvf kafka_2.11-0.8.2.1.tgz #解压 mv kafka_2.11-0.8.2.1 /usr/local/kafka #移动到安装目录 2.配置kafka mkdir /usr/local/kafka/log/kafka #创建kafka日志目录 cd /usr/local/kafka/config #进入配置目录 vi server.properties #编辑修改相应的参数 broker.id=0

Linux环境Kafka集群安装配置及常用命令 Kafka 消息队列内部实现原理 Kafka架构 一.下载Kafka安装包 二.Kafka安装包的解压 三.设置环境变量 四.配置kafka文件 4.1 server.properties 五.启动kafka集群并测试 5.1创建Topic 5.2创建broker 5.3创建订阅者 六.kafka常用命令 6.1创建主题(4个分区,2个副本) 6.2查询 6.3发送和消费 6.4平衡leader 6.5kafka自带压测命令 Kafka 用途:在流

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

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

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

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 #############

环境准备 zookeeper集群环境kafka是依赖于zookeeper注册中心的一款分布式消息对列,所以需要有zookeeper单机或者集群环境. 三台服务器: 172.16.18.198 k8s-n1 172.16.18.199 k8s-n2 172.16.18.200 k8s-n3 下载kafka安装包 http://kafka.apache.org/downloads 中下载,目前最新版本的kafka已经到2.2.0,我这里之前下载的是kafka_2.11-2.2.0.tgz. 安装ka

环境准备 zookeeper集群环境 kafka是依赖于zookeeper注册中心的一款分布式消息对列,所以需要有zookeeper单机或者集群环境. 三台服务器: 172.16.18.198 k8s-n1 172.16.18.199 k8s-n2 172.16.18.200 k8s-n3 下载kafka安装包 http://kafka.apache.org/downloads 中下载,目前最新版本的kafka已经到2.2.0,我这里之前下载的是kafka_2.11-2.2.0.tgz. 安装k

上一篇日志已经搭建好了zookeeper集群,详细请查看:http://www.cnblogs.com/lianliang/p/6533670.html,接下来继续搭建kafka的集群 1.首先下载kafka的gz包:http://kafka.apache.org/downloads 解压到/opt/soft/kafka/目录下,解压之后并创建文件夹logs,用于存在kafka的日志文件 进入到kafka/config的目录下,修改配置文件,vim  server.properties,需要修改

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 >

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

1. 部署Erlang 1.1 RabbitMQ依赖于Erlang,版本对应请查看 https://www.rabbitmq.com/which-erlang.html 1.2 下载安装Erlang # 添加epel扩展源 yum install epel-release # 先删除可能存在的erlang(非必须) yum list erlang yum remove erl* # 清空和更新安装源(非必须) yum clean yum update # 参考 https://github.co

下载Redis 下载网址 http://www.redis.cn/download.html Redis需要gcc环境(如果已经有该环境跳过此步骤) yum install gcc-c++ 安装Redis 在/usr/local下创建redis文件夹 mkdir redis cd redis 下载.解压.编译Redis: wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.4.tar.gz tar xzf redis-5.0.4.tar.gz cd

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

主机的IP地址: 主机IP地址 zookeeper kafka10.19.85.149 myid=1 broker.id=110.19.15.103 myid=2 broker.id=210.19.189.221 myid=3 broker.id=3配置文件:# cat zoo.cfgtickTime=2000initLimit=10syncLimit=5dataDir=/data/zookeeper/datadataLogDir=/data/zookeeper/logclientPort=21

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+

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