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数仓4.0笔记——用户行为数据采集三

数仓4.0笔记——用户行为数据采集三

1 Kafka集群安装

[zhang@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka_2.11-2.4.1.tgz -C /opt/module/

 

 修改名称

[zhang@hadoop102 module]$ mv kafka_2.11-2.4.1/ kafka

创建logs文件夹

 [zhang@hadoop102 kafka]$ mkdir logs

 修改配置文件

     [zhang@hadoop102 kafka]$ cd config/

[zhang@hadoop102 config]$ vi server.properties

 

修改或者增加以下内容:

#broker的全局唯一编号,不能重复

broker.id=0

#删除topic功能使能

delete.topic.enable=true

#kafka运行日志存放的路径

log.dirs=/opt/module/kafka/data

#配置连接Zookeeper集群地址

zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka

 

 

[zhang@hadoop102 config]$ cd ..
[zhang@hadoop102 kafka]$ cd ..
[zhang@hadoop102 module]$ ll

分发

[zhang@hadoop102 module]$ xsync kafka/

 

 去103 104上修改broker.id

 

 配置环境变量

[zhang@hadoop102 kafka]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

[zhang@hadoop102 kafka]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

分发

[zhang@hadoop102 kafka]$ sudo /home/zhang/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh

 [zhang@hadoop103 config]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

[zhang@hadoop104 config]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

启动集群

[zhang@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka/config/server.properties

[zhang@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka/config/server.properties

[zhang@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka/config/server.properties

2 Kafka集群启动停止脚本

在/home/zhang/bin目录下创建脚本kf.sh

[zhang@hadoop102 bin]$ vim kf.sh

 添加脚本内容

  1. #! /bin/bash
  2. case $1 in
  3. "start"){
  4. for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
  5. do
  6. echo " --------启动 $i Kafka-------"
  7. ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka/config/server.properties"
  8. done
  9. };;
  10. "stop"){
  11. for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
  12. do
  13. echo " --------停止 $i Kafka-------"
  14. ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-stop.sh stop"
  15. done
  16. };;
  17. esac

[zhang@hadoop102 bin]$ chmod 777 kf.sh

 

 使用脚本命令关闭

 启动命令也成功

 3 Kafka常用命令

查看Kafka Topic列表

[zhang@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181/kafka --list

创建Kafka Topic

进入到/opt/module/kafka/目录下创建日志主题

[zhang@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka  --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic topic_log

删除Kafka Topic

[zhang@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka --topic topic_log

Kafka生产消息

[zhang@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh \

--broker-list hadoop102:9092 --topic topic_log

>hello world

>zhang zhang

Kafka消费消息

[zhang@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \

--bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic topic_log

4 项目经验之Kafka压力测试

hadoop102、hadoop103、hadoop104的网络带宽都设置为100mbps。

关闭hadoop102主机,并根据hadoop102克隆出hadoop105(修改IP和主机名称)

hadoop105的带宽不设限。

关闭集群:一定要先关闭Kafka,再关闭zk,如果先关闭zk,就会关不掉Kafka。

 

 

 

 

 

hadoop105连接上xshell

 

 启动hadoop102

 设置105网络不受限

 

创建一个test topic,设置为3个分区2个副本

[zhang@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka --create --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test

 测试

[zhang@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh  --topic test --record-size 100 --num-records 10000000 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092

record-size是一条信息有多大,单位是字节。

num-records是总共发送多少条信息。

throughput 是每秒多少条信息,设成-1,表示不限流,尽可能快的生产数据,可测出生产者最大吞吐量。

 batch.size默认值是16k

batch.size较小,会降低吞吐量。比如说,批次大小为0则完全禁用批处理,会一条一条发送消息);

batch.size过大,会增加消息发送延迟。比如说,Batch设置为64k,但是要等待5秒钟Batch才凑满了64k,才能发送出去。那这条消息的延迟就是5秒钟。

 

总结

同时设置batch.size和 linger.ms,就是哪个条件先满足就都会将消息发送出去

Kafka需要考虑高吞吐量与延时的平衡。

Kafka Consumer压力测试

[zhang@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 --topic test --fetch-size 10000 --messages 10000000 --threads 1

--broker-list指定Kafka集群地址

--topic 指定topic的名称

--fetch-size 指定每次fetch的数据的大小

--messages 总共要消费的消息个数

 增加fetch-size值,观察消费吞吐量。

 总结

吞吐量受网络带宽和fetch-size的影响

项目经验值Kafka分区数计算

 分区数一般设置为:3-10

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