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  • Kafka安装教程(详细过程)

    安装前期准备:

    1,准备三个节点(根据自己需求决定)

    2,三个节点上安装好zookeeper(也可以使用kafka自带的zookeeper)

    3,关闭防火墙

    chkconfig  iptables off

    一、下载安装包
    Kafka官网下载安装包 http://kafka.apache.org/downloads.html

    我们下载第二种(已经被编译过的),将安装包存在在 /software/ 下

     

    二、解压安装包
    我选择将kafka安装在 /usr/local/  这个目录下。

    tar -zxvf /software/ kafka_2.11-0.9.0.1.tar.gz –C /usr/local/

    三、修改配置文件
    备注:以下的配置文件是我自己的配置文件,你自己配置的时候根据自己的需求进行配置,并且以下只是部分配置项,可以根据自己的需求添加符合自己需求的配置项。官网有详细的配置解释,以下是官网部分配置项截图。

    其实整个安装kafka的过程很简单,主要就是修改配置文件。配置文件在 /usr/local/kafka_2.11-0.9.0.1/config 这里

     

    cd /usr/local/kafka_2.11-0.9.0.1/config

    1, 修改server.properties

    #broker的全局唯一编号,不能重复

    broker.id=0

    #用来监听链接的端口,producer或consumer将在此端口建立连接

    port=9092

    #处理网络请求的线程数量

    num.network.threads=3

    #用来处理磁盘IO的线程数量

    num.io.threads=8

    #发送套接字的缓冲区大小

    socket.send.buffer.bytes=102400

    #接受套接字的缓冲区大小

    socket.receive.buffer.bytes=102400

    #请求套接字的缓冲区大小

    socket.request.max.bytes=104857600

    #kafka消息存放的路径

    log.dirs=/home/servers-kafka/logs/kafka

    #topic在当前broker上的分片个数

    num.partitions=2

    #用来恢复和清理data下数据的线程数量

    num.recovery.threads.per.data.dir=1

    #segment文件保留的最长时间,超时将被删除

    log.retention.hours=168

    #滚动生成新的segment文件的最大时间

    log.roll.hours=168

    #日志文件中每个segment的大小,默认为1G

    log.segment.bytes=1073741824

    #周期性检查文件大小的时间

    log.retention.check.interval.ms=300000

    #日志清理是否打开

    log.cleaner.enable=true

    #broker需要使用zookeeper保存meta数据

    zookeeper.connect=hadoop02:2181,hadoop03:2181,hadoop04:2181

    #zookeeper链接超时时间

    zookeeper.connection.timeout.ms=6000

    #partion buffer中,消息的条数达到阈值,将触发flush到磁盘

    log.flush.interval.messages=10000

    #消息buffer的时间,达到阈值,将触发flush到磁盘

    log.flush.interval.ms=3000

    #删除topic需要server.properties中设置delete.topic.enable=true否则只是标记删除

    delete.topic.enable=true

    #此处的host.name为本机IP(重要),如果不改,则客户端会抛出:Producerconnection to localhost:9092 unsuccessful 错误!

    host.name=hadoop02

    2、修改producer.properties

     #指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定

    metadata.broker.list=hadoop02:9092,hadoop03:9092

    # 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner,表通过key哈希到对应分区

    #partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner

    # 是否压缩,默认0表示不压缩,1表示用gzip压缩,2表示用snappy压缩。压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型,故在消费者端消息解压是透明的无需指定。

    compression.codec=none

    # 指定序列化处理类

    serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder

    # 如果要压缩消息,这里指定哪些topic要压缩消息,默认empty,表示不压缩。

    #compressed.topics=

    # 设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1

    # 0: producer不会等待broker发送ack

    # 1: 当leader接收到消息之后发送ack

    # -1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack.

    request.required.acks=0

    #在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 ,如果超时,broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因未能成功(比如follower未能同步成功)

    request.timeout.ms=10000

    # 同步还是异步发送消息,默认“sync”表同步,"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,

    也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送,但是也可能导致丢失未发送过去的消息

    producer.type=sync

    # 在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,默认为5000ms

    # 此值和batch.num.messages协同工作.

    queue.buffering.max.ms = 5000

    # 在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量

    # 无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积

    # 此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃,默认为10000

    queue.buffering.max.messages=20000

    # 如果是异步,指定每次批量发送数据量,默认为200

    batch.num.messages=500

    # 当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后

    # 阻塞一定时间后,队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)

    # 此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间

    # -1: 无阻塞超时限制,消息不会被抛弃

    # 0:立即清空队列,消息被抛弃

    queue.enqueue.timeout.ms=-1

    # 当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数

    # 因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)

    # 有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.

    message.send.max.retries=3

    # producer刷新topicmetada的时间间隔,producer需要知道partitionleader的位置,以及当前topic的情况

    # 因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,将会立即刷新

    #(比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置额外的刷新机制,默认值600000

    topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

    3、修改consumer.properties

    # zookeeper连接服务器地址

    zookeeper.connect=hadoop02:2181,hadoop03:2181,hadoop04:2181

    # zookeeper的session过期时间,默认5000ms,用于检测消费者是否挂掉

    zookeeper.session.timeout.ms=5000

    #当消费者挂掉,其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡

    zookeeper.connection.timeout.ms=10000

    # 指定多久消费者更新offset到zookeeper中。注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。一旦在更新zookeeper发生异常并重启,将可能拿到已拿到过的消息

    zookeeper.sync.time.ms=2000

    #指定消费组

    group.id=xxx

    # 当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息

    # 注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true

    auto.commit.enable=true

    # 自动更新时间。默认60 * 1000

    auto.commit.interval.ms=1000

    # 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,主要用来跟踪消息消费情况,便于观察

    conusmer.id=xxx

    # 消费者客户端编号,用于区分不同客户端,默认客户端程序自动产生

    client.id=xxxx

    # 最大取多少块缓存到消费者(默认10)

    queued.max.message.chunks=50

    # 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新  的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册"Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点, 此值用于控制,注册节点的重试次数.

    rebalance.max.retries=5

    # 获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于此值的消息chunk 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,提升此值,将会消耗更多的consumer端内存

    fetch.min.bytes=6553600

    # 当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,消息将立即发送给consumer

    fetch.wait.max.ms=5000

    socket.receive.buffer.bytes=655360

    # 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。那么就给个初始的offset。有smallest、largest、anything可选,分别表示给当前最小的offset、当前最大的offset、抛异常。默认largest

    auto.offset.reset=smallest

    # 指定序列化处理类

    derializer.class=kafka.serializer.DefaultDecoder

    四,分发安装包到其他节点
       以上的步骤我们操作了一个节点,还有两个节点,我们可以直接将刚刚配置好的直接分发到其它两个节点。因为配置文件都是一样的,唯一不同的是 borker.id不同就行。(以下的命令中,hadoop03和hadoop04是我另外两个节点的别名,如果你们没起别名,可以用节点的ip代替。)

       scp –r /usr/local/ kafka_2.11-0.9.0.1 hadoop03:/usr/local

       scp –r /usr/local/ kafka_2.11-0.9.0.1 hadoop04:/usr/local

       修改其他两个节点中的server.properties中的 broker.id,分别设置为 0,1,2

    4.配置启动
      a. 启动zookeeper  

    #启动zookeeper 指定 zookeeper 配置文件
    ./bin/zookeeper-server-start.sh ./config/zookeeper.properties
    b. 启动kafka

    #打开kafka配置文件,开启监听端口
    $ vim server.properties

    listeners=PLAINTEXT://localhost:9092

    #启动kafka 服务
    $ ./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties
    注意 kafka基于zookeeper,必须先启动zookeeper ,再启动kafka

    c.启动消费者

    $ ./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
    d.启动生产者

    $ ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
    整体效果如下图,窗口上是我启动的消费窗口 ,窗口下是我启动的生产者窗口:

    五,启动集群
    先启动zookeeper,再依次在各自节点上启动kafka   

    启动命令:nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

    备注:为了方便启动kafka。可以自己写个脚本同时启动多台kafka。以下是我自己写的,同时启动多台kafka的脚本。

    cat /usr/local/kafka_2.11-0.9.0.1/bin/slave | while read line
    do
    {
    echo $line
    ssh $line "source /etc/profile;nohup /usr/local/kafka_2.11-0.9.0.1/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka_2.11-0.9.0.1/config/server.properties >/dev/null 2>&1 &"
    }&
    wait
    done
    ~
    六、总结
    其实整个安装步骤很简单

    1、下载安装包

    2、解压安装包

    3、修改配置文件

    4、另外的两个节点和上面三步一样操作,唯一不同的是修改各自的broker.id
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「后知后觉的肖邦」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/Poppy_Evan/article/details/79415460

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