kafka_2.9.2-0.8.1.1安装、测试、集群

Kafka集群版安装部署 本文介绍了如何搭建Kafka集群,包括单节点多Broker部署和多节点多Broker部署。Kafka集群由Broker节点、Controller节点和混合节点构成,Broker负责消息存储和处理,Controller负责集群元数据管理。Kafka依赖ZooKeeper进行集群管理,本文详细描述了在CentOS 8.4、JDK 17、ZooKeeper 3.8.4环境下部署Kafka 2.7.2的步骤,包括ZooKeeper集群部署、Kafka安装、配置文件修改及服务启动。 阅读详情

Kafka版本:kafka_2.9.2-0.8.1.1

官网:http://kafka.apache.org/
官方文档:http://kafka.apache.org/documentation.html#quickstart

一、安装


下载解压

[root@rs229 ~]# wget -c -P /root http://mirrors.cnnic.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz

# tar xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz
# cd kafka_2.9.2-0.8.1.1 


二、配置


# cd kafka_2.9.2-0.8.1.1

# cd config


主要是配置 server.properties  和 zookeeper.properties

[ 配置文件简单,大家根据文件里的注释配一下就好 ]


三、启动


启动自带的zookeeper,也可以不用

[root@rs229 kafka_2.9.2-0.8.1.1]#bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

启动kafka server,不使用自带的要注意修改zookeeper地址

[root@rs229 kafka_2.9.2-0.8.1.1]#bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

[ 意后台启动服务 ]

 

使用介绍:


创建topic
[root@rs229 kafka_2.9.2-0.8.1.1]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test &

列出topic
[root@rs229 kafka_2.9.2-0.8.1.1]# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

test

producer
# Send some messages (发送一些消息)
输入一条信息(Thisis a message: The you smile until forever),并且Ctrl+z退出shell
[root@rs229 kafka_2.9.2-0.8.1.1]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
This is a message: The you smile until forever

comsumer
# Start a consumer(开启一个消费者)
输入命令之后打印出一些信息,最后面显示了刚刚输入的信息:Thisis a message: The you smile until forever
[root@rs229 kafka_2.9.2-0.8.1.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning
This is a message: The you smile until forever

四、集群


多个brocker 整目录拷贝多份就可以了

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

新的配置

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

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

 

[ 注意:真正集群要设置host.name和advertised.host.name这两个属性 ]


启动

JMX_PORT=9997 bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &
JMX_PORT=9998 bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &
伪分布式集群启动要加:JMX_PORT=

五、java 客户端连接


消息生产者代码示例

import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.Properties;
import java.util.Random;

import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;

/**
 * 详细可以参考:https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/0.8.0+Producer+Example
 * @author Fung
 *
 */
public class ProducerDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Random rnd = new Random();
        int events=100;

        // 设置配置属性
        Properties props = new Properties();
        props.put("metadata.broker.list","ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092");
        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
        // key.serializer.class默认为serializer.class
        props.put("key.serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
        // 可选配置,如果不配置,则使用默认的partitioner
        props.put("partitioner.class", "com.catt.kafka.demo.PartitionerDemo");
        // 触发acknowledgement机制,否则是fire and forget,可能会引起数据丢失
        // 值为0,1,-1,可以参考
        // http://kafka.apache.org/08/configuration.html
        props.put("request.required.acks", "1");
        ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);

        // 创建producer
        Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);
        // 产生并发送消息
        long start=System.currentTimeMillis();
        for (long i = 0; i < events; i++) {
            long runtime = new Date().getTime();
            String ip = "192.168.2." + i;//rnd.nextInt(255);
            String msg = runtime + ",www.example.com," + ip;
            //如果topic不存在,则会自动创建,默认replication-factor为1,partitions为0
            KeyedMessage<String, String> data = new KeyedMessage<String, String>(
                    "mytopic", "hello kafka");
            producer.send(data);
        }
        System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start));
        // 关闭producer
        producer.close();
    }
}


消息消费者代码示例

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
 
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
import kafka.serializer.StringDecoder;
import kafka.utils.VerifiableProperties;
public class ConsumerDemo {
    private final ConsumerConnector consumer;
    private static  ConsumerDemo ConsumerDemo;
    private ConsumerDemo() {
        Properties props = new Properties();
        //zookeeper 配置
        props.put("zookeeper.connect", KafkaProperties.zkConnect);


        //group
        props.put("group.id", "jd-group");


        //zk连接超时
        props.put("zookeeper.session.timeout.ms", KafkaProperties.zkSessionTimeOut);
        props.put("zookeeper.sync.time.ms", KafkaProperties.zkSyncTime);
        props.put("auto.commit.interval.ms", KafkaProperties.autoCommitInterval);
        props.put("auto.offset.reset", "smallest");
        //序列化类
        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
 
        ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props);
 
        consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(config);
    }
  
   public static ConsumerDemo getInstance(){
                if(ConsumerDemo == null){
		     ConsumerDemo = new ConsumerDemo();
                }
                  return ConsumerDemo;
   }
   public void consume(String topic) {
        Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
        topicCountMap.put(topic, new Integer(1));
 
        StringDecoder keyDecoder = new StringDecoder(new VerifiableProperties());
        StringDecoder valueDecoder = new StringDecoder(new VerifiableProperties());
 
        Map<String, List<KafkaStream<String, String>>> consumerMap =
                consumer.createMessageStreams(topicCountMap,keyDecoder,valueDecoder);
        KafkaStream<String, String> stream = consumerMap.get(topic).get(0);
        ConsumerIterator<String, String> it = stream.iterator();
        while (it.hasNext())
            System.out.println(it.next().message());
    }
 
    public static void main(String[] args) {
               ConsumerDemo.getInstance().consume("mytopic");
    }
}


详细java api使用见:

https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/0.8.0+SimpleConsumer+Example

https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/0.8.0+Producer+Example

https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Consumer+Group+Example


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【kafka专栏】不用zookeeper怎么安装kafka集群-最新kafka3.0版本 在kafka3.0中已经可以将zookeeper去掉,kafka集群不再必须依赖zookeeper,这为运维强度的下降提供了非常多的帮助。本文为大家介绍kafka3.0,不用zookeeper如何进行集群的安装。 阅读详情

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搞懂鸭
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