kafka安装和启动

半兽人 发表于: 2015-02-07   最后更新时间: 2016-10-20  
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kafka的背景知识已经讲了很多了,让我们现在开始实践吧,假设你现在没有KafkaZooKeeper环境。

Step 1: 下载代码

下载0.10.0.0版本并且解压它。

> tar -xzf kafka_2.11-0.10.0.0.tgz 
> cd kafka_2.11-0.10.0.0

Step 2: 启动服务

运行kafka需要使用Zookeeper,所以你需要先启动Zookeeper,如果你没有Zookeeper,你可以使用kafka自带打包和配置好的Zookeeper。

> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
[2013-04-22 15:01:37,495] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)
...

现在启动kafka服务

> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
[2013-04-22 15:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)
[2013-04-22 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties)
...

Step 3: 创建一个主题(topic)

创建一个名为“test”的Topic,只有一个分区和一个备份:

> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

创建好之后,可以通过运行以下命令,查看已创建的topic信息:

> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
test

或者,除了手工创建topic外,你也可以配置你的broker,当发布一个不存在的topic时自动创建topic。

Step 4: 发送消息

Kafka提供了一个命令行的工具,可以从输入文件或者命令行中读取消息并发送给Kafka集群。每一行是一条消息。
运行producer(生产者),然后在控制台输入几条消息到服务器。

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test 
This is a message
This is another message

Step 5: 消费消息

Kafka也提供了一个消费消息的命令行工具,将存储的信息输出出来。

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning
This is a message
This is another message

如果你有2台不同的终端上运行上述命令,那么当你在运行生产者时,消费者就能消费到生产者发送的消息。
所有的命令行工具有很多的选项,你可以查看文档来了解更多的功能。

Step 6: 设置多个broker集群

到目前,我们只是单一的运行一个broker,,没什么意思。对于Kafka,一个broker仅仅只是一个集群的大小, 所有让我们多设几个broker.
首先为每个broker创建一个配置文件:

> cp config/server.properties config/server-1.properties 
> cp config/server.properties config/server-2.properties

现在编辑这些新建的文件,设置以下属性:

config/server-1.properties: 
    broker.id=1 
    listeners=PLAINTEXT://:9093 
    log.dir=/tmp/kafka-logs-1

config/server-2.properties: 
    broker.id=2 
    listeners=PLAINTEXT://:9094 
    log.dir=/tmp/kafka-logs-2

broker.id是集群中每个节点的唯一且永久的名称,我们修改端口和日志分区是因为我们现在在同一台机器上运行,我们要防止broker在同一端口上注册和覆盖对方的数据。

我们已经运行了zookeeper和刚才的一个kafka节点,所有我们只需要在启动2个新的kafka节点。

> bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &
... 
> bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &
...

现在,我们创建一个新topic,把备份设置为:3

> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic

好了,现在我们已经有了一个集群了,我们怎么知道每个集群在做什么呢?运行命令“describe topics”

> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic    PartitionCount:1    ReplicationFactor:3    Configs:
Topic: my-replicated-topic    Partition: 0    Leader: 1    Replicas: 1,2,0    Isr: 1,2,0

这是一个解释输出,第一行是所有分区的摘要,每一个线提供一个分区信息,因为我们只有一个分区,所有只有一条线。

  • "leader":该节点负责所有指定分区的读和写,每个节点的领导都是随机选择的。
  • "replicas":备份的节点,无论该节点是否是leader或者目前是否还活着,只是显示。
  • "isr":备份节点的集合,也就是活着的节点集合。

我们运行这个命令,看看一开始我们创建的那个节点:

> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
Topic:test    PartitionCount:1    ReplicationFactor:1    Configs:
Topic: test    Partition: 0    Leader: 0    Replicas: 0    Isr: 0

没有惊喜,刚才创建的topic(主题)没有Replicas,所以是0。

让我们来发布一些信息在新的topic上:

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic
 ...
my test message 1
my test message 2
^C

现在,消费这些消息。

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic
 ...
my test message 1
my test message 2
^C

我们要测试集群的容错,kill掉leader,Broker1作为当前的leader,也就是kill掉Broker1。

> ps | grep server-1.properties
7564 ttys002    0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.6/Home/bin/java... 
> kill -9 7564

备份节点之一成为新的leader,而broker1已经不在同步备份集合里了。

> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic    PartitionCount:1    ReplicationFactor:3    Configs:
Topic: my-replicated-topic    Partition: 0    Leader: 2    Replicas: 1,2,0    Isr: 2,0

但是,消息仍然没丢:

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic
...
my test message 1
my test message 2
^C

Step 7: 使用 Kafka Connect 来 导入/导出 数据

从控制台写入和写回数据是一个方便的开始,但你可能想要从其他来源导入或导出数据到其他系统。对于大多数系统,可以使用kafka Connect,而不需要编写自定义集成代码。Kafka Connect是导入和导出数据的一个工具。它是一个可扩展的工具,运行连接器,实现与自定义的逻辑的外部系统交互。在这个快速入门里,我们将看到如何运行Kafka Connect用简单的连接器从文件导入数据到Kafka主题,再从Kafka主题导出数据到文件,首先,我们首先创建一些种子数据用来测试:

echo -e "foo\nbar" > test.txt

接下来,我们开始2个连接器运行在独立的模式,这意味着它们运行在一个单一的,本地的,专用的进程。我们提供3个配置文件作为参数。第一个始终是kafka Connect进程,如kafka broker连接和数据库序列化格式,剩下的配置文件每个指定的连接器来创建,这些文件包括一个独特的连接器名称,连接器类来实例化和任何其他配置要求的。

> bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-file-source.properties config/connect-file-sink.properties

这是示例的配置文件,使用默认的本地集群配置并创建了2个连接器:第一个是导入连接器,从导入文件中读取并发布到Kafka主题,第二个是导出连接器,从kafka主题读取消息输出到外部文件,在启动过程中,你会看到一些日志消息,包括一些连接器实例化的说明。一旦kafka Connect进程已经开始,导入连接器应该读取从

test.txt

和写入到topic

connect-test

,导出连接器从主题

connect-test

读取消息写入到文件

test.sink.txt

. 我们可以通过验证输出文件的内容来验证数据数据已经全部导出:

cat test.sink.txt
 foo
 bar

注意,导入的数据也已经在Kafka主题

connect-test

里,所以我们可以使用该命令查看这个主题:

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic connect-test --from-beginning
 {"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"foo"}
{"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"bar"}
...

连接器继续处理数据,因此我们可以添加数据到文件并通过管道移动:

echo "Another line" >> test.txt

你应该会看到出现在消费者控台输出一行信息并导出到文件。

Step 8: 使用Kafka Stream来处理数据

Kafka Stream是kafka的客户端库,用于实时流处理和分析存储在kafka broker的数据,这个快速入门示例将演示如何运行一个流应用程序。一个WordCountDemo的例子(为了方便阅读,使用的是java8 lambda表达式)

KTable wordCounts = textLines
    // Split each text line, by whitespace, into words.
    .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("W+")))

    // Ensure the words are available as record keys for the next aggregate operation.
    .map((key, value) -> new KeyValue<>(value, value))

    // Count the occurrences of each word (record key) and store the results into a table named "Counts".
    .countByKey("Counts")

它实现了wordcount算法,从输入的文本计算出一个词出现的次数。然而,不像其他的WordCount的例子,你可能会看到,在有限的数据之前,执行的演示应用程序的行为略有不同,因为它的目的是在一个无限的操作,数据流。类似的有界变量,它是一种动态算法,跟踪和更新的单词计数。然而,由于它必须假设潜在的无界输入数据,它会定期输出其当前状态和结果,同时继续处理更多的数据,因为它不知道什么时候它处理过的“所有”的输入数据。

现在准备输入数据到kafka的topic中,随后kafka Stream应用处理这个topic的数据。

> echo -e "all streams lead to kafka\nhello kafka streams\njoin kafka summit" > file-input.txt

接下来,使用控制台的producer 将输入的数据发送到指定的topic(streams-file-input)中,(在实践中,stream数据可能会持续流入,其中kafka的应用将启动并运行)

> bin/kafka-topics.sh --create \
            --zookeeper localhost:2181 \
            --replication-factor 1 \
            --partitions 1 \
            --topic streams-file-input
> cat /tmp/file-input.txt | ./bin/kafka-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic streams-file-input

现在,我们运行 WordCount 处理输入的数据:

> ./bin/kafka-run-class org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo

不会有任何的STDOUT输出,除了日志,结果不断地写回另一个topic(streams-wordcount-output),demo运行几秒,然后,不像典型的流处理应用程序,自动终止。

现在我们检查WordCountDemo应用,从输出的topic读取。

> ./bin/kafka-console-consumer --zookeeper localhost:2181 
            --topic streams-wordcount-output 
            --from-beginning 
            --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter 
            --property print.key=true 
            --property print.key=true 
            --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer 
            --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer

输出数据打印到控台(你可以使用Ctrl-C停止):

all     1
streams 1
lead    1
to      1
kafka   1
hello   1
kafka   2
streams 2
join    1
kafka   3
summit  1
^C

第一列是message的key,第二列是message的value,要注意,输出的实际是一个连续的更新流,其中每条数据(即:原始输出的每行)是一个单词的最新的count,又叫记录键“kafka”。对于同一个key有多个记录,每个记录之后是前一个的更新。







发表于: 1年前   最后更新时间: 7月前   游览量:21319
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评论…

  • server.properties
    server-1.properties
    server-2.properties

    如果需要客户端可以访问的话,还需要。注意advertised.host.name一定要是客户端能路由到的;
    所以相对于主机名,还是用IP比较稳妥。(我开始用的主机名,死活连接不上。
    感谢QQ群里的@段誉 @虚竹 @aDog
    e.x.:
    advertised.host.name=192.168.221.136
    advertised.port=9092
    没有惊喜,刚才创建的topic(主题)没有Replicas,所以是0。--> 这个0表示这个节点的一份数据吧,而不是表示Replicas的数量为0吧? 
    Step 7: 使用 Kafka Connect 来 导入/导出 数据
    没弄懂
    Step 8: 使用Kafka Stream来处理数据
    读懂了 没实现了
    非常清晰的系列文章,赞一个
    你好,describe topics为什么不输出呢?
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