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Linux下搭建kafka环境_linux 验证kafka环境

linux 验证kafka环境

来源官方文档:http://kafka.apache.org/quickstart

安装环境:

CentOS Linux release 7.3

kafka_2.12-2.3.0.tgz

kafka下载地址: https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/2.3.0/kafka_2.12-2.3.0.tgz

注意地方: 

kafka_2.12-2.3.0.tgz 用官方的文档教程把例子跑了 一遍,在CentOS 7.3系统可以正常运行,但是在CentOS 6.3里就执行不成功,建立主题的命令始终失败:“'bootstrap-server' is not a recognized option”,原因未知。

 

步骤1:下载程式码

下载 2.3.0版本并解压缩。

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> tar -xzf kafka_2.12-2.3.0.tgz

> cd kafka_2.12-2.3.0

步骤2:启动服务器

Kafka使用ZooKeeper,因此如果您还没有,请先启动ZooKeeper服务器。您可以使用kafka随附的便利脚本来获取快速且肮脏的单节点ZooKeeper实例。

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> 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服务器:

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> 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)

...

步骤3:建立主题

让我们用一个分区和一个副本创建一个名为“ test”的主题:

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> bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

现在,如果我们运行list topic命令,便可以看到该主题:

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> bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9092

test

或者,除了手动创建主题外,还可以将代理配置为在发布不存在的主题时自动创建主题。

第4步:发送一些消息

Kafka带有一个命令行客户端,它将从文件或标准输入中获取输入,并将其作为消息发送到Kafka集群。默认情况下,每行将作为单独的消息发送。

运行生产者,然后在控制台中键入一些消息以发送到服务器。

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> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

This is a message

This is another message

步骤5:启动消费者

Kafka还有一个命令行使用者,它将消息转储到标准输出。

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> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning

This is a message

This is another message

如果上面的每个命令都在不同的终端上运行,那么您现在应该能够在生产者终端中键入消息,并看到它们出现在消费者终端中。

所有的命令行工具都有其他选项。在不带参数的情况下运行该命令将显示用法信息,并对其进行详细记录。

步骤6:建立多经纪商丛集

到目前为止,我们一直在与单一经纪人竞争,但这并不有趣。对于Kafka来说,单个代理只是一个大小为1的集群,因此除了启动更多的代理实例之外,没有什么太大的变化。但是,只是为了感受一下,让我们将集群扩展到三个节点(仍然全部在本地计算机上)。

首先,我们为每个代理创建一个配置文件(在Windows上,使用copy命令代替):

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

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

现在编辑这些新文件并设置以下属性:

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config/server-1.properties:

    broker.id=1

    listeners=PLAINTEXT://:9093

    log.dirs=/tmp/kafka-logs-1

 

config/server-2.properties:

    broker.id=2

    listeners=PLAINTEXT://:9094

    log.dirs=/tmp/kafka-logs-2

broker.id属性是集群中每个节点的唯一且永久的名称。我们只需要覆盖端口和日志目录,这是因为我们都在同一台计算机上运行它们,并且希望所有代理都不要试图在同一端口上注册或覆盖彼此的数据。

我们已经有Zookeeper并启动了单个节点,因此我们只需要启动两个新节点:

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

...

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

...

现在,创建一个具有三个复制因子的新主题:

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> bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic

好的,但是现在有了集群,我们如何知道哪个经纪人在做什么?要查看该命令,请运行“描述主题”命令:

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> bin/kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server localhost:9092 --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

这是输出的说明。第一行给出了所有分区的摘要,每一行都给出了有关一个分区的信息。由于该主题只有一个分区,因此只有一行。

  • “领导者”是负责给定分区的所有读取和写入的节点。每个节点将成为分区的随机选择部分的领导者。
  • “副本”是为该分区复制日志的节点列表,无论它们是引导者还是当前处于活动状态。
  • “ isr”是“同步”副本的集合。这是副本列表的子集,当前仍处于活动状态并追随领导者。

请注意,在我的示例中,节点1是主题唯一分区的领导者。

我们可以在创建的原始主题上运行相同的命令,以查看其位置:

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> bin/kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server localhost:9092 --topic test

Topic:test  PartitionCount:1    ReplicationFactor:1 Configs:

    Topic: test Partition: 0    Leader: 0   Replicas: 0 Isr: 0

因此,这里没有任何惊喜-原始主题没有副本,并且位于服务器0上,这是我们创建集群时群集中的唯一服务器。

让我们向我们的新主题发布一些消息:

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> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic

...

my test message 1

my test message 2

^C

现在让我们使用这些消息:

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5

> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic my-replicated-topic

...

my test message 1

my test message 2

^C

现在让我们测试一下容错能力。经纪人1扮演领导者的角色,所以让我们杀死它:

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> ps aux | grep server-1.properties

7564 ttys002    0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.8/Home/bin/java...

> kill -9 7564

在Windows上使用:

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> wmic process where "caption = 'java.exe' and commandline like '%server-1.properties%'" get processid

ProcessId

6016

> taskkill /pid 6016 /f

领导权已切换到关注者之一,并且节点1不再位于同步副本集中:

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> bin/kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server localhost:9092 --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,即使最初进行写操作的领导者已经下线,消息仍然可以使用:

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> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic my-replicated-topic

...

my test message 1

my test message 2

^C

步骤7:使用Kafka Connect导入/导出数据

从控制台写入数据并将其写回到控制台是一个方便的起点,但是您可能要使用其他来源的数据或将数据从Kafka导出到其他系统。对于许多系统,可以使用Kafka Connect导入或导出数据,而无需编写自定义集成代码。

Kafka Connect是Kafka附带的工具,用于将数据导入和导出到Kafka。它是运行连接器的可扩展工具,该 连接器实现用于与外部系统进行交互的自定义​​逻辑。在此快速入门中,我们将看到如何使用简单的连接器运行Kafka Connect,该连接器将数据从文件导入到Kafka主题,并将数据从Kafka主题导出到文件。

首先,我们将从创建一些种子数据开始进行测试:

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

或在Windows上:

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> echo foo> test.txt

> echo bar>> test.txt

接下来,我们将启动两个以独立模式运行的连接器,这意味着它们将在单个本地专用进程中运行。我们提供了三个配置文件作为参数。第一个始终是Kafka Connect流程的配置,其中包含通用配置,例如要连接的Kafka代理和数据的序列化格式。其余配置文件均指定要创建的连接器。这些文件包括唯一的连接器名称,要实例化的连接器类,以及连接器所需的任何其他配置。

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

这些示例配置文件(随Kafka一起提供)使用您之前启动的默认本地集群配置,并创建两个连接器:第一个是源连接器,它从输入文件中读取行并将每个行生成到Kafka主题,第二个是宿连接器。从Kafka主题读取消息,并在输出文件中将它们作为一行显示。

在启动过程中,您将看到许多日志消息,其中包括一些表明正在实例化连接器的消息。Kafka Connect流程启动后,源连接器应开始从test.txt主题中读取行并将其生成到主题connect-test,而接收器连接器应开始从主题中读取消息connect-test 并将其写入文件test.sink.txt。我们可以通过检查输出文件的内容来验证数据已通过整个管道传递:

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> more test.sink.txt

foo

bar

请注意,数据存储在Kafka主题中connect-test,因此我们也可以运行控制台使用者以查看该主题中的数据(或使用自定义使用者代码进行处理):

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> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --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,因此我们可以将数据添加到文件中,并查看它在管道中的移动情况:

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> echo Another line>> test.txt

您应该看到该行出现在控制台使用者输出和接收器文件中。

步骤8:使用Kafka Streams处理数据

Kafka Streams是用于构建关键任务实时应用程序和微服务的客户端库,其中输入和/或输出数据存储在Kafka集群中。Kafka Streams结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简便性以及Kafka服务器端集群技术的优势,使这些应用程序具有高度可伸缩性,弹性,容错性,分布式等等。此快速入门示例将演示如何运行此库中编码的流应用程序。

 

 

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