【大数据工具】Kafka伪分布式、分布式安装和Kafka-manager工具安装与使用

Kafka 安装

Kafka 安装包下载地址：https://archive.apache.org/dist/kafka/

1. Kafka 伪分布式安装

1. 上传并解压 Kafka 安装包

1. 使用 FileZilla 或其他文件传输工具上传 Kafka 安装包：kafka_2.11-0.10.0.0.tgz
2. 解压安装包

[root@bigdata software]# tar -zxvf kafka_2.11-0.10.0.0.tgz

2. 编辑配置文件

[root@bigdata software]# mv kafka_2.11-0.10.0.0 kafka[root@bigdata software]# cd kafka/config/[root@bigdata config]# cp server.properties server1.properties[root@bigdata config]# vi server1.properties# 每台 brokerId 都不相同，此处设置1
broker.id=1# 在 log.retention.hours=168 后新增下面三行
message.max.byte=5242880
default.replication.factor=1
replica.fetch.max.bytes=5242880# 设置zookeeper的连接端口（按实际填写即可，下边zk也是伪分布的）# 说明：直接用节点名:端口，需要在本机 /etc/hosts 中编写解析 172.16.15.111 bigdata
zookeeper.connect=bigdata:2181,bigdata:2182,bigdata:2183

# 日志文件的目录，自定义即可，注意区分
log.dirs=/software/kafka/logs/worker1

3. 拷贝并修改配置文件

[root@bigdata config]# cp server1.properties server2.properties[root@bigdata config]# cp server1.properties server3.properties

分别修改 server2.properties、server3.properties

[root@bigdata config]# vi server2.properties
broker.id=2
log.dirs=/software/kafka/logs/worker2

[root@bigdata config]# vi server3.properties
broker.id=3
log.dirs=/software/kafka/logs/worker3

4. 创建日志文件

[root@bigdata config]# cd ../logs[root@bigdata logs]# mkdir worker1 worker2 worker3

5. 验证

[root@bigdata kafka]# ./bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server1.properties[root@bigdata kafka]# ./bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server2.properties[root@bigdata kafka]# ./bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server3.properties[root@bigdata kafka]# jps10131 Kafka
10611 Kafka
10389 Kafka
10693 Jps

6. 创建 Topic

# 创建Topic t1[root@bigdata kafka]# ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper bigdata:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic t1
Created topic "t1".# 查看Topic列表（list）[root@bigdata kafka]# ./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper bigdata:2181
t1

# 查看指定Topic信息（describe）[root@bigdata kafka]# ./bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper bigdata:2181 --topic t1
Topic:t1    PartitionCount:1    ReplicationFactor:1    Configs:
    Topic: t1    Partition: 0    Leader: 1    Replicas: 1    Isr: 1

7. 测试生产和消费消息

1. 打开生产者客户端并发送消息

[root@bigdata kafka]# ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list bigdata:9092 --topic t1
hello world  # 输入 hello world 后回车，即表示已发送消息

1. 新打开一个终端窗口链接 bigdata，并启动客户端接收消息

[root@bigdata kafka]# ./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server bigdata:9092 --zookeeper bigdata:2182 --topic t1 --from-beginning
hello world

至此，Kafka 伪分布式集群安装完成！

2. Kafka 分布式安装

部署安装 Kafka 与 ZooKeeper。理论上 Kafka 与 ZooKeeper 不应该搭建到一起

1、上传解压重命名

tar –zxvf kafka_2.12-2.2.0.tar.gz
mv kafka_2.12-2.2.0 kafka 

2、修改配置

cd /software/kafka/config/
vi server.properties

# 在log.retention.hours=168 后新增下面三项
message.max.byte=5242880
default.replication.factor=1
replica.fetch.max.bytes=5242880# 设置zookeeper的连接端口
zookeeper.connect=hadoop0:2181,hadoop1:2181,hadoop2:2181

# 日志文件的目录，设置成刚刚创建的logs目录
log.dirs=/software/kafka/logs/

3、将 kafka 拷贝到集群节点

scp -r kafka/ [email protected]:/software/
scp -r kafka/ [email protected]:/software/

4、修改集群节点

kafka/config/server.properties

中 broker.id 值

cd /software/kafka/config/
vi server.properties
# 每台brokerId都不相同，Hadoop1修改broker.id=1，Hadoop2修改broker.id=2
broker.id=0

5、验证集群

• 启动 Kafka（集群各节点全部执行）：

# 启动命令（Kafka目录下）：
./bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties
# 执行jps会打印kafka进程[root@hadoop0 kafka]# jps18295 Kafka
19086 Jps
# 或使用ps -ef | grep kafka 也可以查到# 停止命令（Kafka目录下）：
./bin/kafka-server-stop.sh

3. Kafka监控软件 Kafka-manager

1. Kafka-manager 功能介绍

• 管理多个 Kafka 集群
• 便捷的检查 Kafka 集群状态（topic，broker，备份分布情况，分区分布情况）
• 选择要运行的副本
• 基于当前分区状况进行
• 可以选择 topic 配置并创建 topic（0.8.1.1 和 0.8.2 的配置不同）
• 删除 topic（只支持 0.8.2 以上的版本并且要在 broker 配置中设置 delete.topic.enable=true）
• Topic list 会指明哪些 topic 被删除（0.8.2 以上版本使用）
• 为已存在的 topic 增加分区
• 为已存在的 topic 更新配置
• 在多个 topic 上批量重分区
• 在多个 topic 上批量重分区（可选 partition broker 位置）

2. Kafka-manager 安装

将 kafka-manager-1.3.3.7.zip 安装包导入

Hadoop0:/software/

下进行解压：

[root@hadoop0 software]# unzip kafka-manager-1.3.3.7.zip -d .

修改配置：

[root@hadoop0 software]# cd kafka-manager-1.3.3.7/[root@hadoop0 kafka-manager-1.3.3.7]# vim conf/application.conf# 注释下面一行行，添加第二行# kafka-manager.zkhosts="localhost:2181"
kafka-manager.zkhosts="172.16.15.100:2181,172.16.15.101:2181,172.16.15.102:2181"

启动：

# Kafka-manager目录下：# 方式一:按默认方式启动，默认端口为9000
bin/kafka-manager
# 方式二：指定配置文件位置和启动端口号：# 可通过 -Dconfig.file=conf/application.conf 指定配置文件； -Dhttp.port 指定端口nohup bin/kafka-manager -Dconfig.file=conf/application.conf -Dhttp.port=8080&[root@hadoop0 kafka-manager-1.3.3.7]# bin/kafka-manager15:03:48,422 |-INFO in ch.qos.logback.classic.LoggerContext[default] - Could NOT find resource [logback.groovy]15:03:48,422 |-INFO in ch.qos.logback.classic.LoggerContext[default] - Could NOT find resource [logback-test.xml]...
[info] play.api.Play - Application started (Prod)[info] p.c.s.NettyServer - Listening for HTTP on /0:0:0:0:0:0:0:0:9000
[info] k.m.a.KafkaManagerActor - Updating internal state...
[info] k.m.a.KafkaManagerActor - Updating internal state...
# 以下页面的操作完成后，使用 Ctrl+C 退出

这样就说明kafka_manager服务端口已经监听啦，我们可以直接去访问kafka-manager的web UI页面了：

172.16.15.100:9000  # 默认端口 9000

• 可以在当前目录下看到新生成了RUNNING_PID文件：

[root@hadoop0 kafka-manager-1.3.3.7]# ll
总用量 28
drwxr-xr-x 3 root root   1811月  422:47 application.home_IS_UNDEFINED
drwxr-xr-x 2 root root   5211月  422:37 bin
drwxr-xr-x 2 root root  13611月  423:56 conf
drwxr-xr-x 2 root root 819211月  422:37 lib
-rw------- 1 root root   9811月  423:44 nohup.out
-rw-r--r-- 1 root root 63356月   52017 README.md
-rw-r--r-- 1 root root    511月  5 00:02 RUNNING_PID  # this one!
drwxr-xr-x 3 root root   1711月  422:37 share

3. Kafka-manager 使用

1. 创建集群

• 点击【Cluster】，选择【Add Cluster】添加集群

• 填写 zk 集群的各机器 ip 与端口，选择 kafka 版本（尽量选择版本比较低的，相对稳定一些），下边默认为 1 的输入框输入 3（大于等于 2）即可：

• 注意：如果没有在 Kafka 中配置过 JMX_PORT，千万不要选择第一个复选框：Enable JMX Polling。如果选择了该复选框，Kafka-manager 可能会无法启动。
• 保存之后，就可以看到详细的信息了：

• 选择集群列表即可看到刚才创建的 Kafka 集群了：

• 可以修改（modify）和禁用（disable）

2. 创建主题

• 顶部菜单栏选择【Topic】，点击【Create】，填写名称、分区、副本：

• 图解：

说明：

• 在上图的一个 Kafka 集群中，有两个服务器，每个服务器上都有 2 个分区。P0、P3 可能属于同一个主题，也可能是两个不同的主题；
• 如果设置的 Partitions 和 Replication Factor 都是 2，这种情况下该主题的分布就和上图中 Kafka 集群显示的相同，此时，P0、P3 是同一个主题的两个分区；P1、P2 也是同一个主题的两个分区，Server1、Server2 其中一个会作为 Leader 进行读写操作，另一个通过复制进行同步；
• 如果设置的 Partitions 和 Replication Factor 都是 1，则只会根据算法在某个 Server 上创建一个分区，可以是 P0~P4 中的某一个（分区都是新建的，不是先存在 4 个然后从中取 1）

创建完成即可看到：

• 点击详细内容：