技术分享 | Apache Kafka下载与安装启动

下载

注意:别下成源文件了!

带src的是源文件,如:

Source download: kafka-0.10.1.0-src.tgz (asc, md5)

你应该下的是:

Scala 2.11 - kafka_2.11-0.10.1.0.tgz (asc, md5)

推荐下载scala 2.11版本的

你可以登录Apache kafka 官方下载。

http://kafka.apache.org/downloads.html

安装与启动

kafka的背景知识已经讲了很多了,让我们现在开始实践吧,假设你现在没有Kafka和ZooKeeper环境。

Step 1: 下载代码

下载0.10.0.0版本并且解压它。

> tar -xzf kafka_2.11-0.10.0.0.tgz
> cd kafka_2.11-0.10.0.0

Step 2: 启动服务

运行kafka需要使用Zookeeper,所以你需要先启动Zookeeper,如果你没有Zookeeper,你可以使用kafka自带打包和配置

好的Zookeeper。

>bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
[2013-04-22 15:01:37,495] INFO Reading configuration from:
config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)
...

现在启动kafka服务

> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
[2013-04-22 15:01:47,028] INFO Verifying properties
(kafka.utils.VerifiableProperties)
[2013-04-22 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to
1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties)
...

Step 3::创建一个主题(topic)

创建一个名为“test”的Topic,只有一个分区和一个备份:

> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --
partitions 1 --topic test

创建好之后,可以通过运行以下命令,查看已创建的topic信息:

> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

test

或者,除了手工创建topic外,你也可以配置你的broker,当发布一个不存在的topic时自动创建topic。

Step 4: 发送消息

Kafka提供了一个命令行的工具,可以从输入文件或者命令行中读取消息并发送给Kafka集群。每一行是一条消息。

运行producer(生产者),然后在控制台输入几条消息到服务器。

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
This is a message
This is another message

Step 5: 消费消息

Kafka也提供了一个消费消息的命令行工具,将存储的信息输出出来。

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from￾beginning
This is a message
This is another message

如果你有2台不同的终端上运行上述命令,那么当你在运行生产者时,消费者就能消费到生产者发送的消息。

所有的命令行工具有很多的选项,你可以查看文档来了解更多的功能。

Step 6: 设置多个broker集群

到目前,我们只是单一的运行一个broker,,没什么意思。对于Kafka,一个broker仅仅只是一个集群的大小, 所有让我们

多设几个broker.

首先为每个broker创建一个配置文件:

> cp config/server.properties config/server-1.properties
> cp config/server.properties config/server-2.properties

现在编辑这些新建的文件,设置以下属性:

config/server-1.properties:
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://:9093
log.dir=/tmp/kafka-logs-1
config/server-2.properties:
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://:9094
log.dir=/tmp/kafka-logs-2

broker.id是集群中每个节点的唯一且永久的名称,我们修改端口和日志分区是因为我们现在在同一台机器上运行,我

们要防止broker在同一端口上注册和覆盖对方的数据。

我们已经运行了zookeeper和刚才的一个kafka节点,所有我们只需要在启动2个新的kafka节点。

> bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &
...
> bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &
...

现在,我们创建一个新topic,把备份设置为:3

> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --
partitions 1 --topic my-replicated-topic

好了,现在我们已经有了一个集群了,我们怎么知道每个集群在做什么呢?运行命令“describe topics”

> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated￾topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr:
1,2,0

这是一个解释输出,第一行是所有分区的摘要,每一个线提供一个分区信息,因为我们只有一个分区,所有只有一条

线。

"leader":该节点负责所有指定分区的读和写,每个节点的领导都是随机选择的。

"replicas":备份的节点,无论该节点是否是leader或者目前是否还活着,只是显示。

"isr":备份节点的集合,也就是活着的节点集合。

我们运行这个命令,看看一开始我们创建的那个节点:

> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
Topic:test PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0

没有惊喜,刚才创建的topic(主题)没有Replicas,所以是0。

让我们来发布一些信息在新的topic上:

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated￾topic
...
my test message 1
my test message 2
^C

现在,消费这些消息。

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic
my-replicated-topic
...
my test message 1
my test message 2
^C

我们要测试集群的容错,kill掉leader,Broker1作为当前的leader,也就是kill掉Broker1。

> ps | grep server-1.properties
7564 ttys002 0:15.91
/System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.6/Home/bin/java...
> kill -9 7564

备份节点之一成为新的leader,而broker1已经不在同步备份集合里了。

> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated￾topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 1,2,0 Isr:
2,0

但是,消息仍然没丢:

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic
my-replicated-topic
...
my test message 1
my test message 2
^C

Step 7: 使用 Kafka Connect 来导入/导出 数据

从控制台写入和写回数据是一个方便的开始,但你可能想要从其他来源导入或导出数据到其他系统。对于大多数系统,

可以使用kafka Connect,而不需要编写自定义集成代码。Kafka Connect是导入和导出数据的一个工具。它是一个可扩

展的工具,运行连接器,实现与自定义的逻辑的外部系统交互。在这个快速入门里,我们将看到如何运行Kafka Connect

用简单的连接器从文件导入数据到Kafka主题,再从Kafka主题导出数据到文件,首先,我们首先创建一些种子数据用来

测试:

echo -e "foo\nbar" > test.txt

接下来,我们开始2个连接器运行在独立的模式,这意味着它们运行在一个单一的,本地的,专用的进程。我们提供3个

配置文件作为参数。第一个始终是kafka Connect进程,如kafka broker连接和数据库序列化格式,剩下的配置文件每个

指定的连接器来创建,这些文件包括一个独特的连接器名称,连接器类来实例化和任何其他配置要求的。

> bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect￾file-source.properties config/connect-file-sink.properties

这是示例的配置文件,使用默认的本地集群配置并创建了2个连接器:第一个是导入连接器,从导入文件中读取并发布到

Kafka主题,第二个是导出连接器,从kafka主题读取消息输出到外部文件,在启动过程中,你会看到一些日志消息,包

括一些连接器实例化的说明。一旦kafka Connect进程已经开始,导入连接器应该读取从

test.txt

和写入到topic

connect-test

,导出连接器从主题

connect-test

读取消息写入到文件

test.sink.txt

. 我们可以通过验证输出文件的内容来验证数据数据已经全部导出:

cat test.sink.txt
foo
bar

注意,导入的数据也已经在Kafka主题

connect-test

里,所以我们可以使用该命令查看这个主题:

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic connect-test --
from-beginning
{"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"foo"}
{"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"bar"}
...

连接器继续处理数据,因此我们可以添加数据到文件并通过管道移动:

echo "Another line" >> test.txt

你应该会看到出现在消费者控台输出一行信息并导出到文件。

Step 8: 使用KafkaaStream来处理数据

Kafka Stream是kafka的客户端库,用于实时流处理和分析存储在kafka broker的数据,这个快速入门示例将演示如何运

行一个流应用程序。一个WordCountDemo的例子(为了方便阅读,使用的是java8 lambda表达式)

KTable wordCounts = textLines
// Split each text line, by whitespace, into words.
.flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("W+")))
// Ensure the words are available as record keys for the next aggregate
operation.
.map((key, value) -> new KeyValue<>(value, value))
// Count the occurrences of each word (record key) and store the results into a
table named "Counts".
.countByKey("Counts")

它实现了wordcount算法,从输入的文本计算出一个词出现的次数。然而,不像其他的WordCount的例子,你可能会看

到,在有限的数据之前,执行的演示应用程序的行为略有不同,因为它的目的是在一个无限的操作,数据流。类似的有

界变量,它是一种动态算法,跟踪和更新的单词计数。然而,由于它必须假设潜在的无界输入数据,它会定期输出其当

前状态和结果,同时继续处理更多的数据,因为它不知道什么时候它处理过的“所有”的输入数据。

现在准备输入数据到kafka的topic中,随后kafka Stream应用处理这个topic的数据。

> echo -e "all streams lead to kafka\nhello kafka streams\njoin kafka summit" >
file-input.txt

接下来,使用控制台的producer 将输入的数据发送到指定的topic(streams-file-input)中,(在实践中,stream数

据可能会持续流入,其中kafka的应用将启动并运行)

> bin/kafka-topics.sh --create \
--zookeeper localhost:2181 \
--replication-factor 1 \
--partitions 1 \
--topic streams-file-input
> cat /tmp/file-input.txt | ./bin/kafka-console-producer --broker-list
localhost:9092 --topic streams-file-input

现在,我们运行 WordCount 处理输入的数据:

> ./bin/kafka-run-class org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo

不会有任何的STDOUT输出,除了日志,结果不断地写回另一个topic(streams-wordcount-output),demo运行几秒,然

后,不像典型的流处理应用程序,自动终止。

现在我们检查WordCountDemo应用,从输出的topic读取。

> ./bin/kafka-console-consumer --zookeeper localhost:2181
--topic streams-wordcount-output
--from-beginning
--formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter
--property print.key=true
--property print.key=true
--property
key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
--property
value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer

输出数据打印到控台(你可以使用Ctrl-C停止):

all 1
streams 1
lead 1
to 1
kafka 1
hello 1
kafka 2
streams 2
join 1
kafka 3
summit 1
^C

第一列是message的key,第二列是message的value,要注意,输出的实际是一个连续的更新流,其中每条数据(即:原

始输出的每行)是一个单词的最新的count,又叫记录键“kafka”。对于同一个key有多个记录,每个记录之后是前一个的更新。

原文发布于微信公众号 - 加米谷大数据(DtinoneBD)

原文发表时间:2018-01-15

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