1、Kafka 安装与简单使用

第 1 章 Kafka 概述
1.1 定义

Kafka传统定义: Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue),主要应用于大数据实时处理领域。
Kafka最新定义 : Kafka是 一个开源的 分 布式事件流平台 (Event Streaming Platform),被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

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1.2 消息队列
目 前企 业中比 较常 见的 消息 队列产 品主 要有 Kafka、ActiveMQ 、RabbitMQ 、RocketMQ 等。
在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列。在 JavaEE 开发中主要采用 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。

1.2.1 传统消息队列的应用场景

传统的消息队列的主要应用场景包括:缓存/消峰、解耦和异步通信。

缓冲/消峰: 有助于控制和优化数据流经过系统的速度,解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况

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解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束

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异步通信: 允许用户把一个消息放入队列,但并不立即处理它,然后在需要的时候再去处理它们。

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1.2.2 消息队列的两种模式

1)点对点模式
• 消费者主动拉取数据,消息收到后清除消息
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2)发布/订阅模式
• 可以有多个topic主题(浏览、点赞、收藏、评论等)
• 消费者消费数据之后,不删除数据
• 每个消费者相互独立,都可以消费到数据
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1.3 Kafka 基础架构
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(1)Producer:消息生产者,就是向 Kafka broker 发消息的客户端。
(2)Consumer:消息消费者,向 Kafka broker 取消息的客户端。
(3)Consumer Group(CG):消费者组,由多个 consumer 组成。消费者组内每个消
费者负责消费不同分区的数据,一个分区只能由一个组内消费者消费;消费者组之间互不
影响。所有的消费者都属于某个消费者组,即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
(4)Broker:一台 Kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个
broker 可以容纳多个 topic。
(5)Topic:可以理解为一个队列,生产者和消费者面向的都是一个 topic。
(6)Partition:为了实现扩展性,一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker(即服
务器)上,一个 topic 可以分为多个 partition,每个 partition 是一个有序的队列。
(7)Replica:副本。一个 topic 的每个分区都有若干个副本,一个 Leader 和若干个
Follower。
(8)Leader:每个分区多个副本的“主”,生产者发送数据的对象,以及消费者消费数
据的对象都是 Leader。
(9)Follower:每个分区多个副本中的“从”,实时从 Leader 中同步数据,保持和
Leader 数据的同步。Leader 发生故障时,某个 Follower 会成为新的 Leader。

第 2 章 Kafka 快速入门

2.1 安装部署
2.1.1 集群规划
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2.1.2 集群部署
0)官方下载地址:http://kafka.apache.org/downloads.html
1)解压安装包

[hadoop102 software]$tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C 
/opt/module/

2)修改解压后的文件名称

[hadoop102 module]$ mv kafka_2.12-3.0.0/ kafka

3)进入到/opt/module/kafka 目录,修改配置文件

[hadoop102 kafka]$ cd config/
[hadoop102 config]$ vim server.properties

输入以下内容:

#broker 的全局唯一编号,不能重复,只能是数字。
broker.id=0
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘 IO 的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka 运行日志(数据)存放的路径,路径不需要提前创建,kafka 自动帮你创建,可以
配置多个磁盘路径,路径与路径之间可以用","分隔
log.dirs=/opt/module/kafka/datas
#topic 在当前 broker 上的分区个数
num.partitions=1
#用来恢复和清理 data 下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
# 每个 topic 创建时的副本数,默认时 1 个副本
offsets.topic.replication.factor=1
#segment 文件保留的最长时间,超时将被删除
log.retention.hours=168
#每个 segment 文件的大小,默认最大 1G
log.segment.bytes=1073741824
# 检查过期数据的时间,默认 5 分钟检查一次是否数据过期
log.retention.check.interval.ms=300000
#配置连接 Zookeeper 集群地址(在 zk 根目录下创建/kafka,方便管理)
zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/ka
fka

4)分发安装包

[hadoop102 module]$ xsync kafka/

5)分别在 hadoop103 和 hadoop104 上修改配置文件/opt/module/kafka/config/server.properties
中的 broker.id=1、broker.id=2
注:broker.id 不得重复,整个集群中唯一。

[hadoop103 module]$ vim kafka/config/server.properties
修改:
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for 
each broker.
broker.id=1
[atguigu@hadoop104 module]$ vim kafka/config/server.properties
修改:
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for 
each broker.
broker.id=2

6)配置环境变量
(1)在/etc/profile.d/my_env.sh 文件中增加 kafka 环境变量配置

 sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

增加如下内容:
#KAFKA_HOME

export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

(2)刷新一下环境变量。

[hadoop102 module]$ source /etc/profile

(3)分发环境变量文件到其他节点,并 source。

[hadoop102 module]$ sudo /home/atguigu/bin/xsync 
/etc/profile.d/my_env.sh
[hadoop103 module]$ source /etc/profile
[hadoop104 module]$ source /etc/profile

7)启动集群
(1)先启动 Zookeeper 集群,然后启动 Kafka。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ zk.sh start
(2)依次在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 节点上启动 Kafka。

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/server.properties
[hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/server.properties
[hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/server.properties

注意:配置文件的路径要能够到 server.properties

8)关闭集群

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh 
[ahadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh 
[ahadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh

2.1.3 集群启停脚本
1)在/home/atguigu/bin 目录下创建文件 kf.sh 脚本文件

[hadoop102 bin]$ vim kf.sh

脚本如下:

#! /bin/bash
case $1 in
"start"){
    
    
 for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
 do
 echo " --------启动 $i Kafka-------"
 ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh -
daemon /opt/module/kafka/config/server.properties"
 done
};;
"stop"){
    
    
 for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
 do
 echo " --------停止 $i Kafka-------"
 ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-stop.sh "
 done
};;
esac

2)添加执行权限

[hadoop102 bin]$ chmod +x kf.sh

3)启动集群命令

[hadoop102 ~]$ kf.sh start

4)停止集群命令

[hadoop102 ~]$ kf.sh stop

注意:停止 Kafka 集群时,一定要等 Kafka 所有节点进程全部停止后再停止 Zookeeper
集群。因为 Zookeeper 集群当中记录着 Kafka 集群相关信息,Zookeeper 集群一旦先停止,
Kafka 集群就没有办法再获取停止进程的信息,只能手动杀死 Kafka 进程了。

2.2 Kafka 命令行操作
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2.2.1 主题命令行操作
1)查看操作主题命令参数

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh

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2)查看当前服务器中的所有 topic

[ahadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 
hadoop102:9092 --list

3)创建 first topic

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 
hadoop102:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --
topic first

选项说明:
–topic 定义 topic 名
–replication-factor 定义副本数
–partitions 定义分区数
4)查看 first 主题的详情

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 
hadoop102:9092 --describe --topic first

5)修改分区数(注意:分区数只能增加,不能减少)

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 
hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 3

6)再次查看 first 主题的详情

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 
hadoop102:9092 --describe --topic first

7)删除 topic

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 
hadoop102:9092 --delete --topic first

2.2.2 生产者命令行操作
1)查看操作生产者命令参数

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh

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2)发送消息

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
>hello world
>atguigu atguigu

2.2.3 消费者命令行操作
1)查看操作消费者命令参数

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh

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2)消费消息
(1)消费 first 主题中的数据。

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

(2)把主题中所有的数据都读取出来(包括历史数据)。

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first

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