，confluent为我们提供了Confluent Platform,我们即可以快速启动整个confluent平台，也可以单独启动想要的组件。 platform全家桶ZooKeeper,Kafka,Schema Registry,Control Center,Kafka Connect,Kafka REST Proxy,KSQL。 快速启动platform confluent platform分两个版本Confluent Enterprise和Confluent Open Source，Confluent Enterprise拥有更多的组件 /bin/zookeeper-server-start etc/kafka/zookeeper.properties kafka配置和启动 修改配置vi etc/kafka/server.properties /bin/control-center-start etc/confluent-control-center/control-center-dev.properties 到此为止kafka
confluent-kafka-go是已知的kafka 客户端中最快的，为什么呢？因为它非常轻量，通过cgo 对librdkafka做了一个封装，所以本质上运行的是一个c客户端。 一、安装和配置 安装 go get -u github.com/confluentinc/confluent-kafka-go git clone https://github.com/edenhill gopkg.in/confluentinc/confluent-kafka-go.v1/kafka" ) func main() { p, err := kafka.NewProducer(&kafka.ConfigMap 3， msg, err := c.ReadMessage(-1) 消费消息 下面我们看下confluent-kafka-go 源码的结构 cd ~/go/pkg/mod/gopkg.in/confluentinc /confluent-kafka-go.v1@v1.6.1 ls CHANGELOG.md LICENSE README.md examples kafka
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Avro schema: "int" Caused by: io.confluent.kafka.schemaregistry.client.rest.exceptions.RestClientException (RestUtils.java:146) at io.confluent.kafka.schemaregistry.client.rest.utils.RestUtils.registerSchema (RestUtils.java:174) at io.confluent.kafka.schemaregistry.client.CachedSchemaRegistryClient.registerAndGetId (AbstractKafkaAvroSerializer.java:49) at io.confluent.kafka.formatter.AvroMessageReader.readMessage 你也可以参考以下document： Confluent Control Center documentation Kafka Streams documentation Kafka Connect documentation
而kafka的流式处理能力让你用更少的代码就可以实现对数据的动态流式计算。这些差异让kafka自成体系，简单的只是认为kafka是另外一种消息队列是没有任何意义的。 另外一个关于kafka的观点，也是我们设计和开发kafka的初衷之一，我们可以把kafka看成一个实时版本的hadoop。 — Jay Kreps Preface 前言 Cofounder and CEO at Confluent 对于技术类书籍的作者，你能给予的最大的赞美就是“这是我在开始学习这门课程的时候所希望看到的书” 本书包括如何安装和配置kafka，以及如何使用kafka API,我们还致力于对kafka的设计原则和可靠性担保、探索kafka让人入胜的架构细节：副本协议、控制层、存储层。 你越是理解kafka内部的工作机制，就越是能对kafka的需对权衡做出更好的选择。
最近在给组里用到的镜像瘦身，也就是用一个更轻一点的基础镜像来重新构建服务的镜像，然后发现我们的项目 indirect 依赖到了 confluent-kafka-go，然后这玩意是需要在本地环境用到 librdkafka ，这是一个用 C++ 写的 Kafka 的库，如果不熟悉 C++的朋友，搞起来就会很费劲。 gopkg.in/confluentinc/confluent-kafka-go.v1/kafka # pkg-config --cflags -- rdkafka-static Package rdkafka-static # Dockerfile 省略了其他信息 # TODO(runzhliu): 因为woodpecker-ems-common用到了kafka的C库，所以必须有这一步trick，以后再看是否去除 COPY repo/confluent.repo /etc/yum.repos.d/ RUN rpm --import https://packages.confluent.io/rpm/6.1/archive.key
简介 基于kafka的实时数据通道 Confluent一个是企业版（付费）试用30天，一个是开源版（免费） ? Confluent是基于Kafka构造的，它提供单一平台给实时和历史时间，构建全新类别的事件驱动应用程序并获取通用事件管道。 重要的是，confluent简化了连接到kafka的数据源，能更好地使用Kafka构建应用程序，保护、监控和管理kafka基础架构。 Confluent Replicator（数据复制与迁移） Confluent Platform使我们可以比以往更轻松地在多个数据中心内维护多个Kafka群集。 Confluent JMS Client（消息服务） Confluent Platform包含适用于Kafka的JMS兼容客户端。
CHAPTER 2 Installing Kafka kafka的安装配置 本章节描述了如何安装apache kafka的broker,以及如何设置apache zookeeper,zookeeper被用于存储 本章的安装步骤主要对linux环境安装kafka进行讨论。因为这是安装kafka最常见的操作系统。这也是一般kafka所推荐的操作系统。 下面示例在/usr/local/kafka中安装kafka,在zookeeper启动之后，进行配置。 消息存储在/tmp/kafka-logs: # tar -zxf kafka_2.11-0.9.0.1.tgz # mv kafka_2.11-0.9.0.1 /usr/local/kafka # mkdir kafka有许多配置参数可以对kafka进行设置和调优。许多选项可以使用默认配置，在kafka的调优方面，你只有在一个特定的使用例或者将这些设置调整为特定值。
CHAPTER 1 Meet Kafka 初识kafka 每个企业都离不开数据，我们接收数据、分析数据、加工数据，并将数据输出。 Enter Kafka 进入kafka apache kafka是一个旨在解决此类问题的发布订阅消息系统。它通常被叫做“分布式日志系统”，最近又被称为“分布式流平台”。 Kafka’s Origin kafka起源 kafka最初是为了解决linkedin数据管道问题而设计的。 2014年秋天，jay kreps,neha narkhede 和 jun rao 离开linkedin成立了confluent公司，这是一家致力于为apache kafka提供开发、企业支持和培训的公司 Getting Started with Kafka 现在我们已经了解了kafka和它的历史，我们可以下载并构建我们自己的数据管道。在下一章，我们将继续介绍如何安装和配置kafka。
监控kafka Apache Kafka有许多针对其操作的度量，这些度量指标非常多，会让人混淆哪些是重要的，哪些是可以忽略的。 如果你使用相同的系统来监视kafka本身，你可能永远不会值得kafka什么时候坏掉。因为你的监视系统的数据流也会坏掉。 有许多方法可以解决这个问题，一种方式是为kafka使用独立的监控系统，不依赖于kafka。如果有多个数据中心，另外一种方法是确保kafka集群的指标在数据中心A被产生到数据中心B，反之亦然。 打开kafka.log.LogCleaner。kafka.log.LogCleaner和kafka.log.LogCleanerManager默认的日志级别是DEBUG，将输出线程状态信息。 此外，者意味着如果你复杂允许的kafka集群而不是客户机，那么限制还必须监视所有的客户机。你真正需要知道的是： 我可以想kafka集群写入消息吗？ 我可以消费kafka集群中的消息吗？
何时开始compacted Summary 概要 CHAPTER 5 Kafka Internals kafka内部原理 为了在生产环境中运行kafka或者编写使用它的应用程序，并不一定要理解kafka 然而，理解kafka的工作原理，有助于故障排查，理解kafka的工作行为。 具体代码实现细节本书不做深入描述，但是，kafka有关的从业人员，必须关注如下三个内容： kafka的副本机制是如何工作的 kafka如何处理来自生产者和消费者的请求 kafka的数据存储，如文件格式和索引 例如在过去kafka的消费者使用apache zookeeper来跟踪它们从kafka中收到的补偿。 另外一个用例可以是使用kafka存储其当前状态的应用程序。每次状态改变时，应用程序都会将新状态写入kafka。当从崩溃中恢复时，应用程序从kafka读取这些消息来恢复它的最新状态。
CHAPTER 9 Administering Kafka 管理kafka Kafka提供了几个命令行接口实用程序，他们对于kafka集群的配置管理非常有用。 # kafka-run-class.sh kafka.tools.ImportZkOffsets --zkconnect zoo1.example.com:2181/kafka-cluster --input-file kafka-console-consumer.sh 和 kafka-console-producer.sh。 样例如下，给my-topic写入信息： # kafka-console-producer.sh --broker-list kafka1.example.com:9092,kafka2.example.com Client ACLs 客户端acls 命令行工具kafka-acls.sh提供了kafka客户端的访问控制与交互，Apache kafka网站提供了关于acl的安全性和其他的文档。
official Debezium，demo https://github.com/moxingwang/kafka 本文主要讲在kafka confluent的基础上如何使用debezium插件获取 Kafka connect是Confluent公司(当时开发出Apache Kafka的核心团队成员出来创立的新公司)开发的confluent platform的核心功能.大家都知道现在数据的ETL过程经常会选择 debezium使用 部署kafka confluent 如何部署kafka confluent这里不再描述，可以参考我的Kafka Confluent安装部署这篇文章。 debezium插件，confluent提供了restful api可快速创建kafka connect。 关键词 confluent, kafka, kafka connect, debezium, schemas-registry
我们认为流处理变得更加流行是因为它是在kafka之后创建的，因此可以使用kafka做为一个可靠的事件流处理源。 我们将其存储在kafka中，以便稍后我们可以从该数据重写填充到本地缓存。kafka对这些topic使用日志压缩来实现。 每个名称必须是唯一的kafka流应用程序与相同的kafka集群一起工作。 kafka Streams的应用程序总是从kafka的topic读取数据，并将其输出写入到kafka的topic中，正如我们稍后将讨论的，kafka流应用程序也使用kafka的协调器。 Kafka Streams: Architecture Overview kafka流架构概述 上一节的示例中演示了如何使用kafka流API来实现一些著名的流处理设计模式。
模式注册表不是apache kafka的一部分，但是有几个开源软件可供选择，在本例中，我们将用confluent的模式注册表。 props.put("key.serializer", "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer"); props.put("value.serializer ", "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer"); //schema.registry.url 这是一个新参数，指我们存储模式的具体位置 bootstrap.servers", "localhost:9092"); //仍然使用相同的KafkaAvroSerializer props.put("key.serializer", "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer "); props.put("value.serializer", "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer"); //提供相同的注册表URL
文章目录 Kafka Consumers: Reading Data from Kafka kafka消费者：从kafka读取数据 Kafka Consumer Concepts 消费者概念 Consumers Consumers: Reading Data from Kafka kafka消费者：从kafka读取数据 应用程序通过KafkaConsumer订阅一个topic之后收取数据来完成从kafka的数据读取 Creating a Kafka Consumer 创建kafka消费者 在开始使用kafka进行消费的第一步就是创建一个KafkaConsumer实例。 Confluent的博客上有一篇教程。 org.apache.kafaka.common.serialization.StringDeserializer"); //使用KafkaAvroDeserializer来反序列化消息 props.put("value.serializer", "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer
schema注册表并不属于Kafka，现在已经有一些开源的schema 注册表实现。比如本文要讨论的Confluent Schema Registry。 2. Schema Registry 中，Kafka Producer 和 Kafka Consumer 通过识别 Confluent Schema Registry 中的 schema 内容来序列化和反序列化 文件，内容及注释如下： # Confluent Schema Registry 服务的访问IP和端口 listeners=http://192.168.42.89:8081 # Kafka集群所使用的 "); // 使用Confluent实现的KafkaAvroSerializer props.put("value.serializer", "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer "); // 使用Confluent实现的KafkaAvroDeserializer props.put("value.deserializer", "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer
Confluent开源版 Confluent Kafka Connectors Kafka Connect JDBC Connector Kafka Connect HDFS Connector Kafka Connect Elasticsearch Connector Kafka Connect S3 Connector Confluent Kafka Clients C/C++ Client Library Python Client Library Go Client Library .Net Client Library Confluent Schema Registry Confluent Kafka 简单使用 (1) 创建 topic [root@confluent confluent-4.1.1]# bin/kafka-topics \ > --create \ > --zookeeper localhost 说明： confluent 中内嵌了 Kafka 和 Zookeeper，你也可以通过指定不同的 zookeeper 在其他的 kafka 集群中创建 topic 或执行其他操作。
kafka connect使用转换器来支持kafka中存储的不同格式的数据对象。json格式支持是kafka的一部分。Confluent的模式注册中心提供了avro的转换器。 默认是使用apache kafka中包含的JSON converter的json格式，也可以设置为Avro Converter,它是Confluent 模式注册表的一部分。 "}, {"class":"io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector"}, {"class":"org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSinkConnector "}, {"class":"io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector"}] 我们可以看代，现在我们的connect集群中有了额外的连接器插件。 confluent维护了我们所知的所有连接器列表，包括由公司和社区编写和支持的连接器。你可以在列表中选择你希望使用的任何连接器。
每隔60秒消费者将告诉生产者它拥有的所有事件消息发送给kafka并等待kafka确认这些消息。然后消费者联系源kafka集群，提交这些事件的offset。 confluent在控制中心监控消息的技术和校验和，并缩小此监控的差距。 Confluent’s Replicator 在Uber开放自己的uReplicator的同时，Confluent独立开发了Replicator。 Confluent和Replicator是为了解决企业客户在使用MirrorMaker管理多集群部署的时候遇到的问题而开发的。 为了使繁忙的企业IT不满的管理开销最小化，Confluent决定实现Replicator做为源的连接器，kafka Connect框架它是从另外要给Kafka集群读取数据而不俗hi从数据库。
位置在/root/confluent-4.1.1/下 由于是测试环境，直接用confluent的命令行来启动所有相关服务，发现kakfa启动失败 [root@kafka-logstash bin]# . server配置文件 [root@kafka-logstash kafka]# pwd /root/confluent-4.1.1/etc/kafka [root@kafka-logstash kafka root/confluent-4.1.1/etc/kafka [root@kafka-logstash kafka]# egrep -v "^#|^$" connect-standalone.properties 如果使用confluent status命令查看，会发现connect会从up变为down [root@kafka-logstash confluent-4.1.1]# . kafka-connect-elasticsearch]# pwd /root/confluent-4.1.1/etc/kafka-connect-elasticsearch [root@kafka-logstash
CKafka（Cloud Kafka）是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统，100%兼容开源 Kafka API（0.9版本）。Ckafka 基于发布/订阅模式，通过消息解耦，使生产者和消费者异步交互，无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点，适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。
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