天天看点

KAFKA集群搭建

一、简介  

Kafka是Apache下的一个子项目,是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。

搭建实时数据流管道,在系统或应用之间可靠的获取数据

搭建对数据流进行转换或相应的实时流应用程序、

  为了了解Kafka具体如何实现这些功能, 首先理解几个概念:

Kafka是作为集群,运行在一台或多台服务器上的.

Kafka集群用主题(topics)来分类别储存数据流(records).

每个记录(record)由一个键(key),一个值(value)和一个时间戳(timestamp)组成

  Kafka有4个核心APIs:

Producer API负责生产数据流,允许应用程序将记录流发布到一个或多个Kafka主题(topics).

Consumer API负责使用数据流,允许应用程序订阅一个或多个主题并处理为其生成的数据流.

Streams API负责处理或转化数据流,允许应用程序充当数据流处理器的角色, 处理来自一个或多个主题的输入数据流,并产生输出数据流到一个或多个输出主题,一次来有效地将输入流转换成输出流.

Connector API负责将数据流与其他应用或系统结合,允许搭建建和运行可重复使用的生产者或消费者,将Kafka数据主题与现有应用程序或数据系统相连接的。 例如,关系数据库的连接器可能会将表的每个更改的事件,都捕获为一个数据流.

二、环境准备

  kafka集群的搭建是建立在jdk和zookeeper集群环境之上的;文中环境在Ubuntu1404系统上搭建;

1)安装JAVA

<code># add-apt-repository ppa:webupd8team/java </code>

<code># apt-get update</code>

<code># apt-get install oracle-java8-installer </code>

<code># java -version //检验Java版本</code>

<code>java version </code><code>"1.8.0_111"</code>

<code>Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_111-b14)</code>

<code>Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.111-b14, mixed mode)</code>

2)安装ZOOKEEPER集群

3)机器列表,/etc/hosts文件内容如下:

<code>172.30.100.1 kafka-001</code>

<code>172.30.100.2 kafka-002</code>

<code>172.30.100.3 kafka-003</code>

<code>172.30.100.4 kafka-004</code>

<code>172.30.100.5 kafka-005</code>

<code>172.30.100.21 zookeeper-001</code>

<code>172.30.100.22 zookeeper-002</code>

<code>172.30.100.23 zookeeper-003</code>

<code>172.30.100.24 zookeeper-004</code>

<code>172.30.100.25 zookeeper-005</code>

三、Kafka集群搭建

1)下载相应版本kafka软件包:

  官方0.10.2.0版本下载链接如下:

<a href="http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafka/0.10.2.0/kafka_2.11-0.10.2.0.tgz" target="_blank">http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafka/0.10.2.0/kafka_2.11-0.10.2.0.tgz</a>

这里需要注意kafka的版本,下载之前一定要确保你的client端是否支持当前kafka server的版本,否则就得重新安装。

这里给出官方提供的其他几个下载链接,包括其他版本的都在下面的地址里能够找到。

<a href="https://www.apache.org/dyn/closer.cgi#verify" target="_blank">https://www.apache.org/dyn/closer.cgi#verify</a>

2)配置kafka集群

  下载完之后解压,并配置:

<code>&gt; </code><code>tar</code> <code>-xzf kafka_2.11-0.10.2.0.tgz</code>

<code>&gt; </code><code>cd</code> <code>kafka_2.11-0.10.2.0</code>

<code>&gt; vim config</code><code>/server</code><code>.properties</code>

kafka的配置文件示例:

<code>#唯一标识在集群中的ID,要求是正数。</code>

<code>broker.</code><code>id</code><code>=1</code>

<code>delete.topic.</code><code>enable</code><code>=</code><code>true</code>

<code># 监听地址和端口号</code>

<code>listeners=PLAINTEXT:</code><code>//172</code><code>.30.100.1:9092</code>

<code># 处理网络请求的最大线程数</code>

<code>num.network.threads=9</code>

<code># 处理磁盘I/O的线程数</code>

<code>num.io.threads=16</code>

<code># # leader中进行复制的线程数,增大这个数值会增加relipca的IO</code>

<code>num.replica.fetchers=3</code>

<code>#配置log的文件目录,前提确保目录存在</code>

<code>log.</code><code>dirs</code><code>=</code><code>/data/kafka-logs</code>

<code># 每个topic的分区个数,更多的partition会产生更多的segment file</code>

<code>num.partitions=2</code>

<code># 配置zookeeper服务的地址</code>

<code>zookeeper.connect=zookeeper-001:2181,zookeeper-002:2181,zookeeper-003:2181,zookeeper-004:2181,zookeeper-005:2181</code>

这里注意的地方:listeners一定要配置成为IP地址;如果配置为localhost或服务器的hostname,在使用java发送数据时就会抛出异 常:org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Batch Expired 。因为在没有配置advertised.host.name 的情况下,Kafka并没有像官方文档宣称的那样改为广播我们配置的host.name,而是广播了主机配置的hostname。远端的客户端并没有配置 hosts,所以自然是连接不上kafka。

  复制server.properties到其他kafka节点的机器上,并修改broker.id,listeners。

3)服务的启动和停止

  启动服务:

<code>bin</code><code>/kafka-server-start</code><code>.sh -daemon config</code><code>/server</code><code>.properties</code>

注意一定要加-daemon选项,不然终端退出,服务会随之退出。  

  停止服务:

<code> </code><code>bin</code><code>/kafka-server-stop</code><code>.sh</code>

四、Kafka集群测试

1)创建topic:

<code>&gt; bin</code><code>/kafka-topics</code><code>.sh --create --zookeeper zookeeper-001:2181 --replication-factor 3 --partitions 2 --topic </code><code>test</code>

这里的--zookeeper可以随机指定一个zookeeper的地址。

检测topic是否创建成功:

<code>&gt; bin</code><code>/kafka-topics</code><code>.sh --list --zookeeper zookeeper-001:2181</code>

<code>test</code>

查看topic描述信息:

<code> </code><code>bin</code><code>/kafka-topics</code><code>.sh --describe --zookeeper zookeeper-001:2181 --topic </code><code>test</code>

<code>Topic:CloudMonitor  PartitionCount:5    ReplicationFactor:3 Configs:</code>

<code>    </code><code>Topic: </code><code>test</code>    <code>Partition: 0   Leader: 2  Replicas: 2,3,4    Isr: 2,3,4</code>

<code>    </code><code>Topic: </code><code>test</code>    <code>Partition: 1   Leader: 3  Replicas: 3,4,5    Isr: 3,4,5</code>

<code>    </code><code>Topic: </code><code>test</code>    <code>Partition: 2   Leader: 4  Replicas: 4,1,2    Isr: 4,1,2</code>

<code>    </code><code>Topic: </code><code>test</code>    <code>Partition: 3   Leader: 5  Replicas: 5,2,3    Isr: 5,3,2</code>

<code>    </code><code>Topic: </code><code>test</code>    <code>Partition: 4   Leader: 1  Replicas: 1,3,4    Isr: 1,3,4</code>

2)生产消息:

<code>&gt; bin</code><code>/kafka-console-producer</code><code>.sh --broker-list localhost:9092 --topic </code><code>test</code>

<code>This is a message</code>

<code>This is another message</code>

3)消费消息:

<code>&gt; bin</code><code>/kafka-console-consumer</code><code>.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic </code><code>test</code> <code>--from-beginning</code>

会看到刚才生产的两条messsage。

结尾:

  结尾附上几个常用Message Queue的对比,摘自网络:

RabbitMQ

  RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正因如此,它非常重量级,更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由,负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。

Redis

  Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库,开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统,但它本身支持MQ功能,所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作,各执行100万次,每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明:入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受;出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。

ZeroMQ

  ZeroMQ号称最快的消息队列系统,尤其针对大吞吐量的需求场景。ZeroMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列,但是开发人员需要自己组合多种技术框架,技术上的复杂度是对这MQ能够

应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式,你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件,因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库,可以使用NuGet安装,然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列,也就是说如果宕机,数据将会丢失。其中,Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默认使用ZeroMQ作为数据流的传输(Storm从0.9版本开始同时支持ZeroMQ和Netty作为传输模块)。

ActiveMQ

  ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ,它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ,它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。

Kafka/Jafka

  Kafka是Apache下的一个子项目,是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统,而Jafka是在Kafka之上孵化而来的,即Kafka的一个升级版。具有以下特性:快速持久化,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;高吞吐,在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率;完全的分布式系统,Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式,自动实现负载均衡;支持Hadoop数据并行加载,对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统,除了性能非常好之外,还是一个工作良好的分布式系统。

      本文转自Jx战壕  51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/xujpxm/1934487,如需转载请自行联系原作者