Kafka安装和基本指令

最新推荐文章于 2024-08-04 15:24:23 发布
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分类专栏： 大数据系列 hadoop Spark 系列 文章标签： 队列 数据库 大数据 kafka java
liurunsen
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44510615/article/details/114005688
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本文介绍了消息队列的基本概念和适用场景，并对比了RabbitMQ、Redis、ZeroMQ和ActiveMQ。重点讲解了Kafka的特性、应用场景、安装过程以及基本操作。Kafka作为一个高吞吐量、消息持久化的分布式流处理平台，常用于消息发布订阅、网站活动追踪、指标监控和日志聚合等场景。

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文章目录

消息队列概述

分类

  1. Pull to Pull - P2P ： 点对点模式
    • 市面上绝大部分的消息队列都是点对点模式或者支持点对点模式
    • 点对点模式下，数据往往只能被消费一次
  2. Public/Subscribe - 发布订阅模式
    • 市面上会有较少的队列使用发布订阅模式
    • 发布订阅模式下，数据往往可以多次消费

消息系统的适用场景

  1. 解耦：各个系统之间通过消息系统这个统一接口交换数据，无须了解彼此的存在
  2. 冗余：部分消息系统拥有持久化的能力，可以规避消息处理前丢失的风险
  3. 消峰限流：消息系统可顶住峰值流量，业务系统可根据处理能力从消息系统中获取数据
  4. 异步通信：在不需要立即处理请求的场景下，可以讲请求放入消息系统中，在需要的时候再取出处理

消息队列对比

RabbitMQ

  1. 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
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Kafka 最初是由 LinkedIn 即领英公司基于 Scala 和 Java 语言开发的分布式消息发布-订阅系统，现已捐献给Apache 软件基金会。其具有高吞吐、低延迟的特性，许多大数据实时流式处理系统比如 Storm、Spark、Flink等都能很好地与之集成。存储系统：通常消息队列会把消息持久化到磁盘，防止消息丢失，保证消息可靠性。Kafka 的消息持久化机制和多副本机制使其能够作为通用数据存储系统来使用。
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Linux 搭建 kafka 流程
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上进行的操作，同样的操作要在三台虚拟机上都执行，只是有些细微的配置不同，其他配置信息完全相同。对于不同虚拟机上有差异的部分，我会一一指出。集群来启动，但是考虑到未来的项目需求，建议使用独立的。需要搭建几个节点 就是发送几份，启动服务即可。集群的地址，可以是多个，多个之间用逗号分割。的启动就不会影响我们继续在控制台输入命令。工具将下载好的软件传送到虚拟机的，放在了。：需要说明的是，我现在是在虚拟机。集群，并且是三台都要手动去启动。处于阻塞状态，可以直接输入数据。此时，一旦有数据生成，此处的。
1 | hadoop分布式集群的搭建
微信号：RunsenLiu
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搭建三节点 Hadoop分布式集群，其中node01作为Master，node2和node3作为slaves。参考：http://hadoop.apache.org/docs/r3.2.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html永久设置主机名，需要修改hosts文件，设置虚拟机的ip和主机名的映射关系，并关闭防火墙。
14 | Spark SQL 的 DataFrame API 读取CSV 操作
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在这个需求中，我们将使用 Apache Spark 的 DataFrame API 对包含销售数据的 CSV 文件进行不同类型的数据操作。当使用 Spark SQL 的 DataFrame API 读取 CSV 文件时，你可以按照以下步骤进行操作。从包含销售数据的 CSV 文件中加载数据，并创建一个 DataFrame 来存储它。方法显示 DataFrame 的前几行数据，以便查看数据的内容。将包含多个值的列拆分成多个列，以便更细粒度地处理数据。将多个列的值合并成一个新的列，以便创建更有用的信息。
4 | Java Spark实现 WordCount
微信号：RunsenLiu
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简单的 Java Spark 实现 WordCount 的教程，它将教您如何使用 Apache Spark 来统计文本文件中每个单词的出现次数。首先，确保您已经安装了 Apache Spark 并设置了运行环境。您需要准备一个包含文本内容的文本文件，以便对其进行 WordCount 分析。
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