Kafka集群

本文详细介绍如何在两台CentOS 6.5虚拟机上搭建Kafka集群,包括安装配置Zookeeper集群、配置Kafka集群及生产者与消费者的设置,并提供测试集群成功的方法。
准备工作:
1.准备好Kafka的压缩包,这里选用的是kafka_2.10-0.8.2.2.tgz。
2.准备两台CentOS 6.5位虚拟机。分别是192.168.1.163(主机名为 0)、192.168.1.174(主机名为 1)。
3.安装好JDK1.7

一、zookeeper集群(192.168.1.163,192.168.1.174两台服务器配置一样,除了myid文件内容不一样)
1.tar -xzf kafka_2.10-0.8.2.0.tgz
2.cd kafka_2.10-0.8.2.2
3.修改zookeeper配置文件kafka_2.10-0.8.2.0/config/zookeeper.properties

dataDir=/tmp/zookeeper

clientPort=2181

initLimit=5
syncLimit=2
server.0=192.168.1.163:2888:3888
server.1=192.168.1.174:2889:3889
4.启动zookeeper服务
/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
5.在目录/data/zookeeper/下,创建一个文件myid,文件内容为主机名:
即192.168.1.163服务器的myid文件内容为:0
即192.168.1.174服务器的myid文件内容为:1
 
二、kafka集群(两台服务器同样配置,但参数broker.id、host.name不一样,需要注意)
1.修改kafka配置文件kafka_2.10-0.8.2.0/config/server.properties
broker.id=1 #改为当前主机名,192.168.1.163(主机名为 0)、192.168.1.174(主机名为 1)。
host.name=192.168.1.163 #改为当前kafa服务器的IP地址192.168.1.163或192.168.1.174
zookeeper.connect=192.168.1.163:2181,192.168.1.174:2181 #两台zookeeper服务器的地址
2.启动kafka的脚本
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
3.生产者配置文件修改
# list of brokers used for bootstrapping knowledge about the rest of the cluster
# format: host1:port1,host2:port2 ...
metadata.broker.list=192.168.1.163:9092,192.168.1.174:9092
# name of the partitioner class for partitioning events; default partition spreads data randomly
#partitioner.class=
# specifies whether the messages are sent asynchronously (async) or synchronously (sync)
producer.type=async
4.消费者配置文件修改
# Zookeeper connection string
# comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002"
zookeeper.connect=192.168.1.163:2181,192.168.1.174:2181
# timeout in ms for connecting to zookeeper
zookeeper.connection.timeout.ms=60000


三、测试集群是否成功
1、创建主题
./kafka-topics.sh   --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testtopic --zookeeper 192.168.1.163:2181,192.168.1.174:2181
2、启动两台机器的消费者
(192.168.1.163服务器上启动脚本)./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.1.163:2181 --from-beginning --topic testtopic
(192.168.1.174服务器上启动脚本)./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.1.174:2181 --from-beginning --topic testtopic
3、启动一个生产者
(192.168.1.163服务器上启动脚本)./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.1.163:9092 --topic testtopic
然后在生产者中输入信息,两个消费者都会有消息,则kafka集群成功。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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