简介
Kafka是一种分布式流处理平台,它具有高吞吐量、可扩展性、可靠性、实时性和灵活性等优点。它能够支持每秒数百万条消息的传输,并且可以通过增加节点来增加吞吐量和存储容量。Kafka通过将数据复制到多个节点来实现数据冗余和高可用性,即使某个节点故障,也可以保证数据不会丢失。它能够快速地处理和传输数据,支持实时数据的处理和分析。此外,Kafka可以与各种不同的数据处理和分析工具集成,包括流处理、批处理、数据挖掘等等。
Kafka的优点包括高吞吐量、可扩展性、可靠性、实时性和灵活性。它能够处理大量的数据,支持高并发的场景,并且可以水平扩展以支持更大的负载。此外,Kafka还提供了消息持久化的能力,可以保证数据的可靠性和不丢失。
Kafka的缺点包括消息可能会重复消费影响数据精确度、数据达不到真正的实时以及只能支持统一分区内消息有序等。此外,Kafka不支持事务和消息的持久化,可能会在系统故障时丢失数据。
Kafka的同类产品包括RabbitMQ、ActiveMQ、Amazon SQS等等。这些产品都是消息队列系统,具有类似的功能和用途。它们可以用于解耦和缓冲应用程序之间的消息传递,支持异步和同步通信,提供消息持久化和可靠性保证等功能。
Kafka解决的场景问题包括实时数据流的处理和分析、大规模数据的分布式处理和存储、解耦和缓冲应用程序之间的消息传递等等。它可以用于在线购物平台、智能家居产品等互联网产品的消息传递和数据处理,以及金融、物流等行业的实时数据处理和分析。
一个典型的Kafka集群包含若干个生产者(Producer)、若干Kafka集群节点(Broker)、若干消费者(Consumer)以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举Leader以及在消费者发生变化时进行负载均衡。生产者使用推(Push)模式将消息发布到集群节点,而消费者使用拉(Pull)模式从集群节点中订阅并消费消息。
安装
zookeeper安装
hadoop安装
Kafka安装
kafka安装、配置都比较简单,没有主从节点之分。
进入官网选择二进制安装
所有节点均执行以下操作,我们在安装没有一个组件的时候都会设置软连接,主要是方便其他组件的挂接和后期组件的升级。
[hadoop@vm02 ~]$ tar -zxf kafka_2.12-3.6.0.tgz
[hadoop@vm02 ~]$ rm -rf kafka_2.12-3.6.0.tgz
[hadoop@vm02 ~]$ ln -s kafka_2.12-3.6.0/ kafka
配置文件设置
进入到kafka的配置目录(/home/hadoop/kafka/config)中间,设置相关配置参数
zookeeper.properties配置文件
该文件主要是挂接上zookeeper,参数kafka集群直接的选主实现运行的可靠性和高可用性
在kafka安装包中自带有zookeeper的程序,本文不适用自带的zookeeper程序,我们独立安装了zookeeper,用于管理hadoop中的所有组件,本文的kafka也将其挂到hadoop统一的zookeeper的程序中去。
在默认文件中设置了五个参数(其中一个被#注释),所有节点均按照下图配置
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/home/hadoop/zookeeper/zkdata
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# disable the per-ip limit on the number of connections since this is a non-production configq
maxClientCnxns=10
# Disable the adminserver by default to avoid port conflicts.
# Set the port to something non-conflicting if choosing to enable this
admin.enableServer=false
# admin.serverPort=8080
-
maxClientCnxns
: 这个参数控制单个 IP 地址可以同时连接到 ZooKeeper 服务的最大数量。默认值是60
。如果你的应用程序需要大量的客户端连接到 ZooKeeper,或者你发现客户端因为达到这个限制而被拒绝连接,你可以考虑增加这个值。但是请注意,过高的设置可能会导致服务器资源耗尽或拒绝服务攻击。 -
admin.enableServer
: 这个参数用来启用或禁用 ZooKeeper 的管理界面。默认情况下,这个参数的值为false
,这意味着 ZooKeeper 不会监听任何端口来提供管理界面。如果你想独立使用kafka内置的zookeeper程序,你可以打开,本问是独立安装的zookeeper,所以不适用参数,即设置为false -
dataDir:在参数的地址可以查看zookeeper具体的路径进行配置
[hadoop@vm02 ~]$ cd zookeeper/ [hadoop@vm02 zookeeper]$ ll total 40 drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop 4096 Nov 16 22:59 bin drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop 87 Nov 15 15:44 conf drwxr-xr-x. 5 hadoop hadoop 4096 Oct 4 17:50 docs drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop 4096 Nov 15 15:07 lib -rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 11358 Oct 4 17:50 LICENSE.txt drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop 46 Nov 15 15:41 logs -rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 2084 Oct 4 17:50 NOTICE.txt -rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 2335 Oct 4 17:50 README.md -rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 3570 Oct 4 17:50 README_packaging.md drwxrwxr-x. 3 hadoop hadoop 63 Nov 28 00:33 zkdata drwxrwxr-x. 3 hadoop hadoop 23 Nov 15 15:41 zklog
-
clientPort=2181:指定zookeeper对外的端口号,这里我们在独立部署zookeeper中使用的2181端口号
consumer.properties配置文件
consumer.properties
文件是一个用于配置消费者客户端的属性文件。这个文件通常包含了消费者如何连接到 Kafka 集群、如何消费消息以及其它相关设置的信息
-
bootstrap.servers
: 这个参数指定了一个或多个 Kafka Broker 的地址列表(格式为:hostname:port
),用逗号分隔。消费者将首先连接到这些服务器中的一个,并从中获取集群元数据,如 Topic 的分区信息和 Leader 服务器的位置等。然后,消费者会直接连接到负责其订阅 Topic 分区的 Leader 服务器来拉取消息。本文不采用 -
group.id
: 这个参数指定了消费者的组 ID。同一组内的所有消费者共享订阅 Topic 的分区,以便实现负载均衡。每个分区只能被该组内的一个消费者实例消费。本文不采用 -
zookeeper.connect:用于指定zookeeper集群节点。hostname:port,hostname:port,hostname:port使用逗号隔开,列出zookeeper集群的所有节点。本文
consumer.properties
配置文件仅采用此配置。
所有节点按照以下标准配置
zookeeper.connect=vm02:2181,vm03:2181,vm04:2181
producer.properties配置文件
producer.properties 文件是一个用于配置生产者客户端的属性文件。
学过kafka读者会知道metadata.broker.list参数,现在在kafka较新版本中已经使用bootstrap.servers参数进行替换。
bootstrap.servers(旧版本metadata.broker.list):启动时producer查询borokers的列表,可以是集群中所有brokersl的一个子集。注意,这个参数只是用来获取topic的元信息用,producer会从元信息中挑选合适的broker并与之建立socket;连接。格式是:host1:port1,host2:port2。本文仅对该参数进行配置。所有节点均采用以下配置
bootstrap.servers=vm02:9092,vm03:9092,vm04:9092# specify the compression codec for all data generated: none, gzip, snappy, lz4, zstd
compression.type=none
server.properties配置文件
server.properties
文件是一个用于配置 Kafka Broker 的属性文件。
以下讲解一下几个比较重要的参数。
-
Broker ID (
broker.id
): 每个 Broker 必须有一个唯一的 ID。这个 ID 用于在 ZooKeeper 中注册 Broker。kafka集群中每一个节点的设置均不相同。本文采用(broker.id=
2broker.id=
3broker.id=
4
的值分别设置在vm02\vm03\vm04节点中去) -
Listeners (
listeners
): 指定 Broker 监听客户端连接的 IP 地址和端口。例如:PLAINTEXT://localhost:9092
。本文采用(PLAINTEXT://vm02:9092 PLAINTEXT://vm03:9092
PLAINTEXT://vm04:9092。
分别设置在vm02\vm03\vm04节点中去) -
ZooKeeper 连接 (
zookeeper.connect
): 指定 ZooKeeper 集群的地址列表(格式为:hostname:port/path
),用逗号分隔。本文采用(zookeeper.connect=vm05:2181,vm06:2181,vm07:2181的值,所有节点同步) -
日志目录 (
log.dirs
): 指定 Kafka 存储 Topic 分区日志的目录。可以指定多个路径以多副本日志模式增加kafka的可靠性。本文采用(
log.dirs=/home/hadoop/zookeepr/zklog/kafka-logs的值,所有节点同步) -
自动创建主题 (
auto.create.topics.enable
): 确保设置为false
,避免意外创建主题。本文采用(auto.create.topics.enable=false的值,所有节点同步) -
日志保留策略 (
log.retention.{ms,minutes,hours}
):{ms,minutes,hours}是时间单位,据需求设置消息的保留时间或大小限制,建议保留七天。
本文采用(log.retention.hours=128的值,所有节点同步) -
自动领导选举 (
unclean.leader.election.enable
): 默认情况下,该参数的值为true
,这意味着当 ZooKeeper 发现一个 Broker 不可用时,它会允许从那些与 Leader 失去同步的副本(Out-of-Sync Replicas, OSRs)中选举新的 Leader。这种方式被称为 "不干净的 Leader 选举"(Unclean Leader Election)。这种选举方式的优点是速度快,因为它不需要等待所有副本都完成数据同步。然而,缺点是可能会导致数据丢失或不一致。建议为false。本文采用(unclean.leader.election.enable=false的值,所有节点同步)
进入该文件中的添加参数,添加在文末尾,会覆盖前面的参数,其余的参数使用默认值。
##以下参数每一个节点值不能一样
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://vm02:9092
##以下参数所有节点配置均一致
zookeeper.connect=vm05:2181,vm06:2181,vm07:2181
log.dirs=/home/hadoop/zookeepr/zklog/kafka-logs
auto.create.topics.enable=false
log.retention.hours=128
unclean.leader.election.enable=false
环境变量配置
博主喜欢把环境变量全部配置在/etc/profile中,这样方便运维,一样望去可以知道服务器安装了哪些程序。然后在对应的用户(hadoop用户下).bash_profile用户环境变量文件中增加source /etc/profile 使得对应的用户能读到所有的环境变量,当然可以根据个人需求,在.bash_profile用户环境变量文件中只配置对应其用户开放的环境变量路径。
#使用root用户编辑该文件
vim /etc/profile
增加以下变量(所有节点同步)
export KAFKA_HOME=/home/hadoop/kafka
export PATH=$KAFKA_HOME/bin:$PATH
export SERVER_PROPERTIES=$KAFKA_HOME/config/server.properties
记住:wq 退出保存后,需要使用source /etc/profile 加载一遍环境变量
博主在该服务器上已经配置了一些其他程序,读者将就看吧
切换到hadoop用户下,编辑.bash_profile用户环境变量增加source /etc/profile
启动Kafka集群
启动zookeeper
#使用以下指令启动zookeeper(所有节点同步)
zkServer.sh start
启动Hadoop
#使用以下指令启动hadoop集群的hdfs\yarn\等服务(主节点vm02)
start-all start
启动hbase
#使用以下指令启动hbase(hbase主节点vm02)
start-hbase.sh
启动kafka
#使用以下指令启动kafka(所有节点同步)
kafka-server-start.sh -daemon $SERVER_PROPERTIES
查看所有进程使用jps查看所有进程