RedHat6.5安装kafka集群

版本号:

Redhat6.5    JDK1.8     zookeeper-3.4.6   kafka_2.11-0.8.2.1

1、软件环境

1、3台RedHat机器,master、slave1、slave2

机器IP与名称对应关系如下:

192.168.168.200       master

192.168.168.201       slave1

192.168.168.202       slave2

2、已经搭建好的zookeeper集群:RedHat6.5安装zookeeper集群

3、软件版本kafka_2.11-0.8.2.1.tgz

官网下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/0.8.2.1/kafka_2.11-0.8.2.1.tgz

百度云盘下载地址:链接:http://pan.baidu.com/s/1gfmXnNX 密码:wt1w

2、创建目录并上传kafka压缩包


  1. #创建目录
  2. mkdir /usr/local/kafka
  3. #创建kafka消息目录,主要存放kafka消息
  4. mkdir /usr/local/kafka/kafka-logs​

把下载好的kafka_2.11-0.8.2.1.tgz压缩包上传到/usr/local/kafka目录下,并执行以下解压命令:

tar -zvxf  /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1.tgz

如图:

RedHat6.5安装kafka集群

3、修改配置文件

3.1修改config/server.properties

进入到config目录

cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1/config

ls

如图:

RedHat6.5安装kafka集群

主要关注:server.properties 这个文件即可,我们可以发现在目录下:

有很多文件,这里可以发现有Zookeeper文件,我们可以根据Kafka内带的zk集群来启动,但是建议使用独立的zk集群

server.properties,参数的解释:


  1. broker.id=0  #当前机器在kafka机器里唯一标识,与zookeeper的myid一个意思,由于我使用独立zookeeper这里可以注释掉
  2. port=9092 #这个参数默认是关闭的,当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
  3. #host.name=localhost #broker绑定的IP
  4. num.network.threads=3 #这个是broker进行网络处理的线程数
  5. num.io.threads=8 #这个是broker进行I/O处理的线程数
  6. log.dirs=/tmp/kafka-logs #消息存放的目录,这个目录可以配置为“,”逗号分割的表达式,上面的num.io##3.threads要大于这个目录的个数这个目录,如果配置多个目录,新创建的topic他把消息持久化的地方是,当前以逗号分割的目录中,那个分区数最少就放那一个
  7. socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区buffer大小,数据不是一下子就发送的,先回存储到缓冲区了到达一定的大小后在发送,能提高性能
  8. socket.receive.buffer.bytes=102400 #kafka接收缓冲区大小,当数据到达一定大小后在序列化到磁盘
  9. socket.request.max.bytes=104857600 #这个参数是向kafka请求消息或者向kafka发送消息的请请求的最大数,这个值不能超过java的堆栈大小
  10. num.partitions=1 #默认的分区数,一个topic默认1个分区数
  11. log.retention.hours=168 #默认消息的最大持久化时间,168小时,7天 message.max.byte=5242880  #消息保存的最大值5M
  12. default.replication.factor=2  #kafka保存消息的副本数,如果一个副本失效了,另一个还可以继续提供服务
  13. replica.fetch.max.bytes=5242880  #取消息的最大直接数 log.segment.bytes=1073741824 #这个参数是:因为kafka的消息是以追加的形式落地到文件,当超过这个值的时候,kafka会新起一个文件
  14. log.retention.check.interval.ms=300000 #每隔300000毫秒去检查上面配置的log失效时间(log.retention.hours=168 ),到目录查看是否有过期的消息如果有,删除
  15. log.cleaner.enable=false #是否启用log压缩,一般不用启用,启用的话可以提高性能
  16. zookeeper.connect=localhost:2181 #设置zookeeper的连接端口

上面是参数的解释,master机器实际的修改项为:


  1. broker.id=200
  2. port=9092
  3. host.name=192.168.168.200 #master实际的IP地址
  4. #log.dirs=/tmp/kafka-logs 修改消息存放的目录
  5. log.dirs=/usr/local/kafka/kafka-logs
  6. #在log.retention.hours=168 下面新增下面三项
  7. message.max.byte=5242880
  8. default.replication.factor=2
  9. replica.fetch.max.bytes=5242880
  10. #设置zookeeper的连接端口
  11. zookeeper.connect=192.168.168.200:2181,192.168.168.201:2181,192.168.168.202:2181

修改之后的完整的server.properties内容为:


  1. # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
  2. # contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
  3. # this work for additional information regarding copyright ownership.
  4. # The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
  5. # (the "License"); you may not use this file except in compliance with
  6. # the License.  You may obtain a copy of the License at
  7. #
  8. #    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
  9. #
  10. # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  11. # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  12. # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  13. # See the License for the specific language governing permissions and
  14. # limitations under the License.
  15. # see kafka.server.KafkaConfig for additional details and defaults
  16. ############################# Server Basics #############################
  17. # The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
  18. broker.id=200
  19. ############################# Socket Server Settings #############################
  20. # The port the socket server listens on
  21. port=9092
  22. # Hostname the broker will bind to. If not set, the server will bind to all interfaces
  23. host.name=192.168.168.200
  24. # Hostname the broker will advertise to producers and consumers. If not set, it uses the
  25. # value for "host.name" if configured.  Otherwise, it will use the value returned from
  26. # java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
  27. #advertised.host.name=<hostname routable by clients>
  28. # The port to publish to ZooKeeper for clients to use. If this is not set,
  29. # it will publish the same port that the broker binds to.
  30. #advertised.port=<port accessible by clients>
  31. # The number of threads handling network requests
  32. num.network.threads=3
  33. # The number of threads doing disk I/O
  34. num.io.threads=8
  35. # The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
  36. socket.send.buffer.bytes=102400
  37. # The receive buffer (SO_RCVBUF) used by the socket server
  38. socket.receive.buffer.bytes=102400
  39. # The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM)
  40. socket.request.max.bytes=104857600
  41. ############################# Log Basics #############################
  42. # A comma seperated list of directories under which to store log files
  43. log.dirs=/usr/local/kafka/kafka-logs
  44. # The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
  45. # parallelism for consumption, but this will also result in more files across
  46. # the brokers.
  47. num.partitions=1
  48. # The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
  49. # This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
  50. num.recovery.threads.per.data.dir=1
  51. ############################# Log Flush Policy #############################
  52. # Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
  53. # the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk.
  54. # There are a few important trade-offs here:
  55. #    1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
  56. #    2. Latency: Very large flush intervals may lead to latency spikes when the flush does occur as there will be a lot of data to flush.
  57. #    3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to exceessive seeks.
  58. # The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
  59. # every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.
  60. # The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
  61. #log.flush.interval.messages=10000
  62. # The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
  63. #log.flush.interval.ms=1000
  64. ############################# Log Retention Policy #############################
  65. # The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
  66. # be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
  67. # A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
  68. # from the end of the log.
  69. # The minimum age of a log file to be eligible for deletion
  70. log.retention.hours=168
  71. message.max.byte=5242880
  72. default.replication.factor=2
  73. replica.fetch.max.bytes=5242880
  74. # A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining
  75. # segments don't drop below log.retention.bytes.
  76. #log.retention.bytes=1073741824
  77. # The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
  78. log.segment.bytes=1073741824
  79. # The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
  80. # to the retention policies
  81. log.retention.check.interval.ms=300000
  82. # By default the log cleaner is disabled and the log retention policy will default to just delete segments after their retention expires.
  83. # If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs can then be marked for log compaction.
  84. log.cleaner.enable=false
  85. ############################# Zookeeper #############################
  86. # Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
  87. # This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
  88. # server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
  89. # You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
  90. # root directory for all kafka znodes.
  91. zookeeper.connect=192.168.168.200:2181,192.168.168.201:2181,192.168.168.202:2181
  92. # Timeout in ms for connecting to zookeeper
  93. zookeeper.connection.timeout.ms=6000

将master机器上的kafka目录复制到slave1、slave2机器上,执行命令:

scp -r /usr/local/kafka root@slave1:/usr/local

scp -r /usr/local/kafka root@slave2:/usr/local

修改slave1机器上server.properties配置,主要两个参数:


  1. broker.id=201
  2. host.name=192.168.168.201

修改slave2机器上server.properties配置,主要两个参数:


  1. broker.id=202
  2. host.name=192.168.168.202

3.2配置/etc/profile

sudo gedit /etc/profile

添加如下配置:


  1. #set kafka environment
  2. export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
  3. export PATH=$KAFKA_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile

master、slave1、slave2三台机器都要配置。

4、启动Kafka集群并测试

4.1启动zookeeper集群服务


  1. [root@master]# /usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
  2. [root@slave1]# /usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
  3. [root@slave2]# /usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start​

4.2启动Kafka集群服务

从后台启动Kafka集群(3台都需要启动)

--------------master--------------


  1. #进入到kafka的bin目录
  2. cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
  3. #启动kafka
  4. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &​
 

  1. [root@master kafka_2.11-0.8.2.1]# jps
  2. 3335 QuorumPeerMain
  3. 3384 Kafka
  4. 3467 Jps

--------------slave1--------------


  1. #进入到kafka的bin目录
  2. cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
  3. #启动kafka
  4. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

  1. [root@slave1 kafka_2.11-0.8.2.1]# jps
  2. 3270 Kafka
  3. 3209 QuorumPeerMain
  4. 3343 Jps

--------------slave2--------------


  1. #进入到kafka的bin目录
  2. cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
  3. #启动kafka
  4. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

  1. [root@slave2 kafka_2.11-0.9.0.0]# jps
  2. 3447 Jps
  3. 3272 QuorumPeerMain
  4. 3384 Kafka

4.3 创建一个Topic实例

4.3.1 在master机器上创建一个主题test

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.168.200:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test


  1. [root@master 桌面]# kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.168.200:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test
  2. Created topic "test".

4.3.2 在slave1机器上创建一个发布者

kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.168.201:9092 --topic test

此时控制台会捕获键盘值,当有换行键被按下表示一条消息被发送出去


  1. [root@slave1 桌面]# kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.168.201:9092 --topic test
  2. [2017-07-1121:16:26,841] WARN Property topic isnot valid (kafka.utils.VerifiableProperties)
  3. test
  4. success
  5. 666

WARN Property topic is not valid (kafka.utils.VerifiableProperties),该警告对程序无影响,可忽略。

4.3.3 在slave2机器上创建一个订阅者

kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.168.202:2181 --topic test  --from-beginning

此时控制台会处于接收状态, 在slave1上输入信息回车之后,slave2上会同步出现发送过来的消息。


  1. [root@slave2 桌面]# kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.168.202:2181 --topic test  --from-beginning
  2. test
  3. success
  4. 666

5关闭kafka集群命令

[root@master bin]# kafka-server-stop.sh

[root@slave1 bin]#  kafka-server-stop.sh

[root@slave2 bin]#  kafka-server-stop.sh

搭建完毕!!!

参考自:http://blog.csdn.net/sand_clock/article/details/67633433

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