Spark大数据学习笔记_第5篇_kafka集群环境搭建

版权声明：更多资源，请访问： www.superbeyone.info | 本文地址： https://blog.csdn.net/superbeyone/article/details/82593365

Spark大数据学习笔记_第5篇_kafka集群环境搭建

---

---

1. 安装Kafka包

1、将kafka_2.9.2-0.8.1.tgz使用WinSCP拷贝到sparkproject1的/usr/local目录下： 下载地址
2、对kafka_2.9.2-0.8.1.tgz进行解压缩：

tar -zxvf kafka_2.9.2-0.8.1.tgz

3、对kafka目录进行改名：

mv kafka_2.9.2-0.8.1 kafka

4、配置kafka

vi /usr/local/kafka/config/server.properties

broker.id：依次增长的整数，0、1、2，集群中Broker的唯一id
zookeeper.connect=192.168.1.105:2181,192.168.1.106:2181,192.168.1.107:2181
5、安装slf4j
将slf4j-1.7.6.zip上传到/usr/local目录下

unzip slf4j-1.7.6.zip

把slf4j中的slf4j-nop-1.7.6.jar复制到kafka的libs目录下面

2. 搭建kafka集群

1、按照上述步骤在另外两台机器分别安装kafka。用scp把kafka拷贝到sparkproject2和sparkproject3即可。
2、唯一区别的，就是server.properties中的broker.id，要设置为1和2

3. 启动kafka集群

1、解决kafka Unrecognized VM option ‘UseCompressedOops’问题

vi /usr/local/kafka/bin/kafka-run-class.sh 
if [ -z "$KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS" ]; then
 KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS="-server  -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+CMSScavengeBeforeRemark -XX:+DisableExplicitGC -Djava.awt.headless=true"

去掉 b-XX:+UseCompressedOops 即可

2、在三台机器上的kafka目录下，分别执行以下命令：

nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

3、使用jps检查启动是否成功

4. 测试kafka集群

使用基本命令检查kafka是否搭建成功

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.105:2181,192.168.1.106:2181,192.168.1.107:2181 --topic TestTopic --replication-factor 1 --partitions 1 --create

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.1.105:9092,192.168.1.106:9092,192.168.1.107:9092 --topic TestTopic

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.1.105:2181,192.168.1.106:2181,192.168.1.107:2181 --topic TestTopic --from-beginning