介绍
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务。
Apache Kafka与传统消息系统相比,有以下不同:
它被设计为一个分布式系统,易于向外扩展;
它同时为发布和订阅提供高吞吐量;
它支持多订阅者,当失败时能自动平衡消费者;
它将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序。
安装 kafka
下载地址:https://kafka.apache.org/downloads
1 | wget http://mirrors.shuosc.org/apache/kafka/1.0.0/kafka_2.11-1.0.0.tgz |
解压:1
2
3tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz
cd /usr/local/kafka_2.11-1.0.0/
修改 kafka-server 的配置文件
1 | vim /usr/local/kafka/config/server.properties |
修改其中的:
1 | broker.id=1 |
功能验证:
1、启动 zk
使用安装包中的脚本启动单节点 Zookeeper 实例:
1 | bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties |
2、启动Kafka 服务
使用 kafka-server-start.sh
启动 kafka 服务:
1 | bin/kafka-server-start.sh config/server.properties |
3、创建 topic
使用 kafka-topics.sh
创建单分区单副本的 topic test:
1 | bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test |
查看 topic 列表:
1 | bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 |
查询创建的 topic 列表报错:
解决方法:
1 | vim /etc/hosts |
将 host 里的
1 | 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 |
修改为:
1 | 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 |
方法参考:zookeeper unable to open socket to localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181
再次查询就不报错了。
4、产生消息
使用 kafka-console-producer.sh
发送消息:
1 | bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test |
5、消费消息
使用 kafka-console-consumer.sh
接收消息并在终端打印:
1 | bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning |
打开个新的命令窗口执行上面命令即可查看信息:
6、查看描述 topics 信息
1 | bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test |
结果:
1 | Topic:test PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs: |
第一行给出了所有分区的摘要,每个附加行给出了关于一个分区的信息。 由于我们只有一个分区,所以只有一行。
“Leader”: 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随机选择部分的领导者。
“Replicas”: 是复制此分区日志的节点列表,无论它们是否是领导者,或者即使他们当前处于活动状态。
“Isr”: 是一组“同步”副本。这是复制品列表的子集,当前活着并被引导到领导者。
集群配置
Kafka 支持两种模式的集群搭建:可以在单机上运行多个 broker 实例来实现集群,也可在多台机器上搭建集群,下面介绍下如何实现单机多 broker 实例集群,其实很简单,只需要如下配置即可。
单机多broker 集群配置
利用单节点部署多个 broker。 不同的 broker 设置不同的 id,监听端口及日志目录。 例如:
1 | cp config/server.properties config/server-2.properties |
修改 :
1 | broker.id=2 |
和
1 | broker.id=3 |
启动Kafka服务:
1 | bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties & |
至此,单机多broker实例的集群配置完毕。
多机多 broker 集群配置
分别在多个节点按上述方式安装 Kafka,配置启动多个 Zookeeper 实例。
假设三台机器 IP 地址是 : 192.168.153.135, 192.168.153.136, 192.168.153.137
分别配置多个机器上的 Kafka 服务,设置不同的 broker id,zookeeper.connect 设置如下:
1 | vim config/server.properties |
里面的 zookeeper.connect
修改为:
1 | zookeeper.connect=192.168.153.135:2181,192.168.153.136:2181,192.168.153.137:2181 |
使用 Kafka Connect 来导入/导出数据
从控制台写入数据并将其写回控制台是一个方便的起点,但您可能想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,您可以使用 Kafka Connect 来导入或导出数据,而不必编写自定义集成代码。
Kafka Connect 是 Kafka 包含的一个工具,可以将数据导入和导出到 Kafka。它是一个可扩展的工具,运行 连接器,实现与外部系统交互的自定义逻辑。在这个快速入门中,我们将看到如何使用简单的连接器运行 Kafka Connect,这些连接器将数据从文件导入到 Kafka topic,并将数据从 Kafka topic 导出到文件。
首先,我们将通过创建一些种子数据开始测试:
1 | echo -e "zhisheng\ntian" > 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。我们提供三个配置文件作为参数。首先是 Kafka Connect 过程的配置,包含常见的配置,例如要连接的 Kafka 代理以及数据的序列化格式。其余的配置文件都指定一个要创建的连接器。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。
1 | bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-file-source.properties config/connect-file-sink.properties |
Kafka 附带的这些示例配置文件使用您之前启动的默认本地群集配置,并创建两个连接器:第一个是源连接器,用于读取输入文件中的行,并将每个连接生成为 Kafka topic,第二个为连接器它从 Kafka topic 读取消息,并在输出文件中产生每行消息。
在启动过程中,您会看到一些日志消息,其中一些指示连接器正在实例化。Kafka Connect 进程启动后,源连接器应该开始读取 test.txt topic connect-test,并将其生成 topic ,并且接收器连接器应该开始读取 topic 中的消息 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通过整个管道传输的数据:
数据存储在 Kafka topic 中 connect-test,因此我们也可以运行控制台使用者来查看 topic 中的数据
1 | bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic connect-test --from-beginning |
连接器继续处理数据,所以我们可以将数据添加到文件中,并看到它在管道中移动:
1 | echo zhishengtian>> test.txt |
使用 Kafka 流来处理数据
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,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 应用程序的简单性以及 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,分布式等特性。
可参考官网入门案例:http://kafka.apache.org/10/documentation/streams/quickstart
参考
2、http://kafka.apache.org/10/documentation/streams/quickstart