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05生产预警平台项目之Kafka 0.10.1.0 Cluster的搭建和Topic简单操作实验

Veröffentlicht am 2018-09-04 | Bearbeitet am 2019-05-29 | in 生产预警平台项目 | Aufrufe:

【kafka cluster机器】:
机器名称 用户名称
sht-sgmhadoopdn-01/02/03 root
【安装目录】: /root/learnproject/app

1.将scala文件夹同步到集群其他机器(scala 2.11版本,可单独下载解压)

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[root@sht-sgmhadoopnn-01 app]# scp -r scala root@sht-sgmhadoopdn-01:/root/learnproject/app/
[root@sht-sgmhadoopnn-01 app]# scp -r scala root@sht-sgmhadoopdn-02:/root/learnproject/app/
[root@sht-sgmhadoopnn-01 app]# scp -r scala root@sht-sgmhadoopdn-03:/root/learnproject/app/

#环境变量
[root@sht-sgmhadoopdn-01 app]# vi /etc/profile
export SCALA_HOME=/root/learnproject/app/scala
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH

[root@sht-sgmhadoopdn-02 app]# vi /etc/profile
export SCALA_HOME=/root/learnproject/app/scala
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH

[root@sht-sgmhadoopdn-02 app]# vi /etc/profile
export SCALA_HOME=/root/learnproject/app/scala
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH


[root@sht-sgmhadoopdn-01 app]# source /etc/profile
[root@sht-sgmhadoopdn-02 app]# source /etc/profile
[root@sht-sgmhadoopdn-03 app]# source /etc/profile

2.下载基于Scala 2.11的kafka版本为0.10.1.0

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[root@sht-sgmhadoopdn-01 app]# pwd
/root/learnproject/app
[root@sht-sgmhadoopdn-01 app]# wget http://www-eu.apache.org/dist/kafka/0.10.1.0/kafka_2.11-0.10.1.0.tgz
[root@sht-sgmhadoopdn-01 app]# tar xzvf kafka_2.11-0.10.1.0.tgz
[root@sht-sgmhadoopdn-01 app]# mv kafka_2.11-0.10.1.0 kafka

3.创建logs目录和修改server.properties(前提zookeeper cluster部署好,见“03【在线日志分析】之hadoop-2.7.3编译和搭建集群环境(HDFS HA,Yarn HA)” )

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[root@sht-sgmhadoopdn-01 app]# cd kafka
[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# mkdir logs
[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# cd config/
[root@sht-sgmhadoopdn-01 config]# vi server.properties
broker.id=1
port=9092
host.name=172.16.101.58
log.dirs=/root/learnproject/app/kafka/logs
zookeeper.connect=172.16.101.58:2181,172.16.101.59:2181,172.16.101.60:2181/kafka

4.同步到02/03服务器,更改broker.id 及host.name

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[root@sht-sgmhadoopdn-01 app]# scp -r kafka sht-sgmhadoopdn-03:/root/learnproject/app/
[root@sht-sgmhadoopdn-01 app]# scp -r kafka sht-sgmhadoopdn-03:/root/learnproject/app/

[root@sht-sgmhadoopdn-02 config]# vi server.properties
broker.id=2
port=9092
host.name=172.16.101.59

[root@sht-sgmhadoopdn-03 config]# vi server.properties
broker.id=3
port=9092
host.name=172.16.101.60

5.环境变量

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[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# vi /etc/profile
export KAFKA_HOME=/root/learnproject/app/kafka
export PATH=$KAFKA_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH

[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# scp /etc/profile sht-sgmhadoopdn-02:/etc/profile
[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# scp /etc/profile sht-sgmhadoopdn-03:/etc/profile
[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]#

[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# source /etc/profile
[root@sht-sgmhadoopdn-02 kafka]# source /etc/profile
[root@sht-sgmhadoopdn-03 kafka]# source /etc/profile

6.启动/停止

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[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# nohup kafka-server-start.sh config/server.properties &
[root@sht-sgmhadoopdn-02 kafka]# nohup kafka-server-start.sh config/server.properties &
[root@sht-sgmhadoopdn-03 kafka]# nohup kafka-server-start.sh config/server.properties &

###停止
bin/kafka-server-stop.sh

7.topic相关的操作

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a.创建topic,如能成功创建topic则表示集群安装完成,也可以用jps命令查看kafka进程是否存在。
[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.16.101.58:2181,172.16.101.59:2181,172.16.101.60:2181/kafka --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test

b.通过list命令查看创建的topic:
[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 172.16.101.58:2181,172.16.101.59:2181,172.16.101.60:2181/kafka

c.查看创建的Topic
[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 172.16.101.58:2181,172.16.101.59:2181,172.16.101.60:2181/kafka --topic test
Topic:test PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 3 Replicas: 3,1,2 Isr: 3,1,2
[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]#
第一行列出了这个topic的总体情况,如topic名称,分区数量,副本数量等。
第二行开始,每一行列出了一个分区的信息,如它是第几个分区,这个分区的leader是哪个broker,副本位于哪些broker,有哪些副本处理同步状态。

Partition: 分区
Leader : 负责读写指定分区的节点
Replicas : 复制该分区log的节点列表
Isr : “in-sync” replicas,当前活跃的副本列表(是一个子集),并且可能成为Leader
我们可以通过Kafka自带的bin/kafka-console-producer.sh和bin/kafka-console-consumer.sh脚本,来验证演示如果发布消息、消费消息。

d.删除topic
[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper 172.16.101.58:2181,172.16.101.59:2181,172.16.101.60:2181/kafka --topic test

e.修改topic
使用—-alert原则上可以修改任何配置,以下列出了一些常用的修改选项:
(1)改变分区数量
[root@sht-sgmhadoopdn-02 kafka]#bin/kafka-topics.sh --alter --zookeeper 172.16.101.58:2181,172.16.101.59:2181,172.16.101.60:2181/kafka --topic test --partitions 3
[root@sht-sgmhadoopdn-02 kafka]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 172.16.101.58:2181,172.16.101.59:2181,172.16.101.60:2181/kafka --topic test
Topic:test PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 3 Replicas: 3,1,2 Isr: 3,1,2
Topic: test Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,2,3 Isr: 1,2,3
Topic: test Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 2,3,1 Isr: 2,3,1
[root@sht-sgmhadoopdn-02 kafka]#

(2)增加、修改或者删除一个配置参数
bin/kafka-topics.sh —alter --zookeeper 192.168.172.98:2181/kafka --topic my_topic_name --config key=value
bin/kafka-topics.sh —alter --zookeeper 192.168.172.98:2181/kafka --topic my_topic_name --deleteConfig key

8.模拟实验1

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在一个终端,启动Producer,并向我们上面创建的名称为my-replicated-topic5的Topic中生产消息,执行如下脚本:
[root@sht-sgmhadoopdn-01 kafka]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.101.58:9092,172.16.101.59:9092,172.16.101.60:9092 --topic test

在另一个终端,启动Consumer,并订阅我们上面创建的名称为my-replicated-topic5的Topic中生产的消息,执行如下脚本:
[root@sht-sgmhadoopdn-02 kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 172.16.101.58:2181,172.16.101.59:2181,172.16.101.60:2181/kafka --from-beginning --topic test

可以在Producer终端上输入字符串消息行,就可以在Consumer终端上看到消费者消费的消息内容。
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# spark # 高级 # 生产预警平台项目
03生产预警平台项目之hadoop-2.7.3编译和搭建集群环境(HDFS HA,Yarn HA)
06生产预警平台项目之 KafkaOffsetMonitor监控工具的搭建
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  1. 1. 1.将scala文件夹同步到集群其他机器(scala 2.11版本,可单独下载解压)
  2. 2. 2.下载基于Scala 2.11的kafka版本为0.10.1.0
  3. 3. 3.创建logs目录和修改server.properties(前提zookeeper cluster部署好,见“03【在线日志分析】之hadoop-2.7.3编译和搭建集群环境(HDFS HA,Yarn HA)” )
  4. 4. 4.同步到02/03服务器,更改broker.id 及host.name
  5. 5. 5.环境变量
  6. 6. 6.启动/停止
  7. 7. 7.topic相关的操作
  8. 8. 8.模拟实验1
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