cdh完美集成kafka

最新推荐文章于 2023-09-11 14:38:32 发布

转载最新推荐文章于 2023-09-11 14:38:32 发布 · 179 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/jechedo/p/5122531.html

文章标签：

#大数据

本文详细介绍了如何通过Cloudera平台集成Kafka服务的过程，包括准备工作、集成实现以及具体步骤，旨在帮助用户顺利实现Kafka与Cloudera环境的无缝对接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言　　

　　其实cloudera已经做了这个事了，只是把kafka的包和cdh的parcel包分离了，只要我们把分离开的kafka的服务描述jar包和服务parcel包下载了，就可以实现完美集成了。

具体实现的简要步骤可参照cloudera官网提供的文档：http://www.cloudera.com/content/www/en-us/documentation/kafka/latest/topics/kafka_installing.html，

下面就是我根据这个文档的集成过程。

parcel包： http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/latest/ （根据自己的集群的系统版本下载）

我用的是centos6.5 x64的系统，所以我下载的parcel包为KAFKA-0.8.2.0-1.kafka1.3.2.p0.56-el6.parcel与KAFKA-0.8.2.0-1.kafka1.3.2.p0.56-el6.parcel.sha1

集成实现

关闭集群，关闭cm服务（假如不关闭cm服务，会出现在添加kafka服务时找不到相关的服务描述）
将csd包放到cm安装节点下的 /opt/cloudera/csd目录下，如图 :
将parcel包放到cm安装节点下的 /opt/cloudera/parcel-repo目录下，如图：
启动cm服务，分配并激活percel包
添加kafka服务：
启动服务

转载于:https://www.cnblogs.com/jechedo/p/5122531.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30701521

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

CDH5.12.X添加Kafka服务

aizhenshi的博客

07-05

1952

最近有同学问我CDH怎么安装Kafka服务，正好我之前也有安装过，在这里将安装过程记录一下，方便各位同学过坑！既然已经安装了CDH,那么我们在安装kafka服务的时候,很自然的直接添加服务：但是有提示:Before adding this service, ensure that either the Kafka parcel is activated or the...

使用CDH5.14.0方式Cloudera Manager快速搭建hadoop集群

strelizia

08-21

759

*1.前置操作* 准备了四台虚拟机。root密码均为WHDCone7888# *修改hosts文件* 在四台节点上修改hosts文件，并且最好更改自己的hostname。映射命名如上。vim /etc/hosts 10.3.69.80 cdh00 10.3.69.81 cdh01 10.3.69.82 cdh02 10.3.69.83 cdh03 hostnamectl set-hostname cdh00 hostnamectl set-hostname cdh01 hostnamectl set-ho

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

CentOS7安装CDH 第九章：CDH中安装Kafka

weixin_30929011的博客

05-15

302

CDH中kafka配置

张不帅

07-21

6489

文章目录导入离线包开始安装flume消费kafka数据到hdfs上导入离线包主节点创建/opt/cloudera/csd目录 mkdir -p /opt/cloudera/csd 上传KAFKA-1.2.0.jar到/opt/cloudera/csd目录，并修改所有者和所有者的组 [root@hadoop001 csd]# chown cloudera-scm:cloudera-scm ...

CDH kafka

winggyn的专栏

09-11

640

2、将上面的三个文件上传到该目录下，并将KAFKA-4.1.0-1.4.1.0.p0.4-el7.parcel.sha1重命名为KAFKA-4.1.0-1.4.1.0.p0.4-el7.parcel.sha。在CDH上集成Kafka，要求用CDH上的Zookeeper管理Kafka。1、在/var/www/html/（http服务的默认目录）新建文件夹kafka_parcel。简要说明：例如kafka_2.11-2.2.1-kafka-4.1.0.jar。Kafka parcel**完成！

cdh安装kafka

y919610545的博客

07-05

895

1、下载kafka包裹文件到你的一个节点。 http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/4.1.0/ 根据你自己的linux和cdh版本来确定kafka版本，下载KAFKA-4.1.0-1.4.1.0.p0.4-el7.parcel，KAFKA-4.1.0-1.4.1.0.p0.4-el7.parcel.sha1，manifest.json到kafka_parcel目录下 2、安装httpd，并启动http，将包裹文件的文件夹移动到httpd的目录下，并将KAFKA-

CDH-6.3.2-FLINK1.12.0相关资源包

03-15

此外，CDH还提供了与Hadoop生态系统的无缝集成，如HDFS作为Flink的数据存储，Hive作为数据仓库与Flink进行数据交换，Kafka作为事件源供Flink消费，这使得数据在整个生命周期内都能在同一个生态系统内流动，提升了...

flink-1.10.1.rar for cdh6.3.2

02-15

CDH6.3.2提供了丰富的Hadoop生态组件，如HDFS、YARN、Kafka等，这些都能与Flink完美集成，实现数据的读写和调度。在安装过程中，用户需要按照官方文档的步骤配置环境变量、依赖库以及集群资源，确保Flink作业能够...

Flink1.12.2-CDH6.3.2与HDFS集成：实时数据落地的完整解决方案

[Flink1.12.2-CDH6.3.2与HDFS集成：实时数据落地的完整解决方案](https://static.ebayinc.com/static/assets/Uploads/Blog/Posts/_resampled/FillWyIxMDI0IiwiNTEyIl0/image5-copy2.jpg) # 摘要本文旨在探讨Flink...

1.9 Cloudera CM+CDH6.2.0安装心得(问题解决锦集)

赤山岛

09-26

3488

CM+CDH6.2.0整理下安装过程和心得还有问题解决 hostname改不成功，TSocket read 0 bytes，重启网络失效，大小设置

CDH平台kafka配置文件以及相关操作

07-07

CDH大数据平台kafka配置文件以及相关操作

CDH 5.13.2集成 Kafka manager已编译(正式环境已测试)

05-05

sbt已经编译，正式环境编译好的kafka manager，可以直接用

CDH添加kafka

nieji3057的博客

03-24

2004

安装 Kafka 组件配置 Kafka parcel 包在 Web 页面中，主机 -> Parcel 里面会列出当前集群以配置和分配的 parcel 包，目前只配置了 CDH5，Kafka 单独存在于其他 parcel 包中，所以需要单独加载 parcel ，然后分配到集群内各节点。 Cloudera官方Kafka组件的parcel包下载地址为：http://archive.cloude...

CDH 中 kafka 的使用注意

あずにゃん梓喵的博客

03-14

4054

================== 非CDH中使用kafka ======================== 1.kafka 创建 topic cd /root/kafka 1.格式：bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper的IP:2181 --replication-factor 副本数 --part...

CDH 离线安装kafka

邢宁

02-19

1430

一、安装准备 1、下载csd包 wget http://archive.cloudera.com/csds/kafka/KAFKA-1.2.0.jar 2、下载parcel包 wget http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/2.1.1/KAFKA-2.1.1-1.2.1.1.p0.18-el7.parcel wget http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/2.1.1/KAFKA-2.1.1-1.2.1.1.p0.1

读取topic，查看有哪些topic，删除topic,创建topic生产者

weixin_45762425的博客

12-13

1757

kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic three --from-beginning kafka-topics --list --zookeeper localhost:2181

基于cdh的Kafka配置及部署（详细，成功运行）

weixin_34220834的博客

06-01

5711

一、下载 http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/2.2.0/ wget http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/2.2.0/KAFKA-2.2.0-1.2.2.0.p0.68-el6.parcel wget http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/2.2.0/KAF...

cdh 安装_CDH安装Kafka, 简称CDK安装（图解安装）

weixin_39626298的博客

11-28

319

一、下载包裹文件http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/4.1.0/创建下载的目录，并cd进去mkdir kafka_parcelcd kafka_parcel下载三个文件下载完成后，把.sha1改成.shamv KAFKA-4.1.0-1.4.1.0.p0.4-el7.parcel.sha1 KAFKA-4.1.0-1.4.1.0.p0.4-el7.p...

编译CDH版Kafka

UnionIBM的博客

09-15

715

1.在GitHub上选择需要编译点版本 https://github.com/cloudera/kafka 2.安装 gradle需要2.4以上的版本，JDK1.7以上 3.进入Kafka源码路径（1）cd kafka_source_dir （2）gradle

可以帮我写一个大数据管理平台的代码么，可以完美使用大数据中间件的平台及版本推荐

最新发布

03-19

<think>好的，我现在需要回答用户关于如何构建一个集成大数据中间件的大数据管理平台的问题。用户希望得到实现方案、中间件推荐、版本选择建议以及示例代码，特别是涉及Hadoop、Spark、Flink和Kafka的部分。首先，我需要理清大数据管理平台的基本架构，然后考虑各个组件的选择和版本兼容性。首先，大数据管理平台通常需要处理数据采集、存储、计算和分析等环节。用户提到的中间件包括Hadoop、Spark、Flink、Kafka，这些都是常用的组件。我需要确定它们各自的角色和如何集成。例如，Hadoop用于分布式存储和批处理，Spark用于内存计算，Flink处理流数据，Kafka作为消息队列。接下来，版本选择是关键，因为不同版本之间的兼容性可能影响整个系统的稳定性。我需要参考各组件官方文档的推荐版本，比如Hadoop 3.x，Spark 3.x，Flink 1.16.x，Kafka 3.x，这些版本较为稳定且互相支持。然后，示例代码部分可能需要提供一些基本的连接或操作代码，比如使用Spark读取HDFS数据，或者用Flink处理Kafka流数据。同时，需要注意代码的正确性和适用性，确保用户能够理解并运行。此外，平台建议方面，Cloudera或Hortonworks的发行版可能更适合企业级应用，因为它们提供了集成的管理和工具，简化了部署和维护。在引用部分，用户提供的参考引用中有关于Hadoop、Spark、Flink、Kafka的应用场景说明，需要正确关联到回答中。例如，引用[1]提到Hadoop适合离线批处理，Spark适合快速迭代，Flink适合实时处理，Kafka用于高吞吐数据管道，这些都可以在推荐组件时引用。还需要考虑用户可能的后续问题，比如如何保证各组件之间的协调，如何处理版本冲突，或者如何进行性能优化。因此，在相关问题的部分，可以预设一些用户可能感兴趣的方向，如版本兼容性测试、安全配置、监控工具的选择等。最后，要确保回答结构清晰，分点说明实现方案、中间件推荐、版本选择和示例代码，每个部分都简明扼要，同时提供具体的例子和引用支持，确保用户能够逐步理解和实施。</think>### 大数据管理平台实现方案 #### 1. 核心架构设计 大数据管理平台通常分为以下层次： - **数据采集层**：使用Kafka实现高吞吐数据接入，Flume采集日志数据[^3] - **存储层**：Hadoop HDFS作为分布式存储基础，HBase支持实时读写[^4] - **计算层**： - 批处理：Spark基于内存计算优化MapReduce模型 - 流处理：Flink实现低延迟实时计算 - **服务层**：通过REST API或JDBC对外提供服务 #### 2. 中间件推荐与版本选择 | 组件 | 推荐版本 | 作用 | 兼容性说明 | |--------|----------|-------------------------------|---------------------------| | Hadoop | 3.3.6 | 分布式存储与资源管理 | CDH 7.x兼容版本 | | Spark | 3.4.1 | 批处理/交互式查询 | 支持Hadoop 3.x | | Flink | 1.16.2 | 流处理/状态计算 | 兼容Kafka 3.x | | Kafka | 3.5.1 | 消息队列/数据管道 | 与Flink Connector完美对接 | | Hive | 4.0.0 | 数据仓库管理 | 支持Spark 3.x引擎 | 建议使用**Cloudera Data Platform(CDP 7.1.9)**或**HDP 3.1.5**作为基础平台，提供统一的管理界面和预集成组件[^1]。 #### 3. 集成代码示例 **Spark读取HDFS数据示例**： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("HDFS Integration") \ .config("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://namenode:9000") \ .getOrCreate() df = spark.read.parquet("hdfs:///data/transactions.parquet") df.createOrReplaceTempView("transactions") spark.sql("SELECT product_id, avg(price) FROM transactions GROUP BY product_id").show() ``` **Flink消费Kafka数据示例**： ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder() .setBootstrapServers("kafka-broker:9092") .setTopics("sensor-data") .setGroupId("flink-group") .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()) .build(); DataStream<String> stream = env.fromSource( source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source"); stream.map(new RichMapFunction<String, Tuple2<String, Double>>() { @Override public Tuple2<String, Double> map(String value) { String[] parts = value.split(","); return new Tuple2<>(parts[0], Double.parseDouble(parts[1])); } }).keyBy(0).sum(1).print(); ``` #### 4. 关键技术点 1. **数据流转设计**： ``` Flume/Kafka -> (实时) -> Flink -> HBase (离线) -> Spark -> Hive ``` 2. **版本控制策略**： - 使用Docker容器化部署，保持环境隔离 - Maven/Gradle管理Java组件依赖 - 遵循Hadoop Binary Compatibility规则 3. **监控体系**： - Prometheus + Grafana监控集群状态 - ELK收集日志数据 - Apache Atlas实现元数据管理 ###

cdh完美集成kafka

前言

kafka相关包准备

集成实现

前言　　