基于hadoop及python的Kafka实践浅析

一、什么是Kafka

ApacheKafka是一个分布式流媒体平台，这到底是什么意思呢？接下来我们看一下流媒体平台有三个关键功能如下：
　　　　第一：发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。
　　　　第二：以容错持久的方式存储记录流。
　　　　第三：处理记录发生的流。

我们可以将Kafka理解成一个总线，任何节点都可以将记录流发布到总线上，任何节点也都可以订阅记录流，订阅时会通过Topic区分。

kafka起先由领英（linkedin创建）公司，开源后被Apache基金会纳入子项目。我们在下载Kafka时，你是如何区分它的版本呢？比如本篇博客下载kafka的版本是“kafka_2.11-1.1.0”，这个“2.11”是scala（java语言脚本化）版本而“1.1.0”是kafka版本。

二、配置Kafka

2.1、所需资源

所需资源：
1）linux机器（我的环境是linux，而且linux更方便）
2）hadoop服务
3）zookeeper服务
4）kafka服务

上文已经介绍，Kafka目前属于hadoop生态，那么要使用Kafka，我们必须先启动hadoop，同时Kafka依赖zookeeper，我们还必须启动zookeeper服务。

2.2、安装配置hadoop（单机）

我们的目的是测试kafka服务，并理解机制，因此简单的单机配置就可以了，生产环境自然会有后台同事搭建大型集群。

hadoop的详细搭建配置步骤在此不再赘述，可以参看 Hadoop（二）搭建伪分布式集群 这篇blog，我认为写得非常清晰。
大体顺序是：
1）下载jdk并解压
2）修改系统环境配置（添加jdk路径）
3）下载hadoop并解压
4）修改系统环境配置（添加hadoop路径）
5）修改hadoop配置文件（配置ip等）
6）启动hadoop并测试

2.3、安装配置zookeeper（单机）

同样，我们还需要配置单机的zookeeper，可以参看 安装zookeeper（单机，伪集群） 进行下载配置。

2.4、安装配置kafka（单机）

本来也想甩几个优质blog的，但发现都是各讲一块，不够系统，所以亲自归纳。

2.4.1 第一步 Kafka下载与解压

下载地址 https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/1.1.0/kafka_2.11-1.1.0.tgz
下载完后上传到linux服务器解压

tar -zxvf kafka_2.11-1.1.0.tgz /opt/
# 做软链接，方便记录地址和修改版本
ln -s /opt/kafka_2.11-1.1.0/ /opt/kafka

2.4.2 第二步 配置环境变量

编辑/etc/profile文件，添加如下信息：

#ADD KafKa PATH
export KAFKA_HOME=/opt/kafka
PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

并执行source /etc/profile使配置生效。

2.4.3 第三步 修改Kafka配置文件

这里我们简单地使用sed -i命令添加信息：

sed -i 's@#listeners=PLAINTEXT://:9092@listeners=PLAINTEXT://s101:9092@g' /opt/kafka/config/server.properties
sed -i '[email protected]=/tmp/[email protected]=/home/yinzhengjie/kafka/logs@g' /opt/kafka/config/server.properties
sed -i '[email protected]=localhost:[email protected]=s102:2181,s103:2181,s104:2181@g' /opt/kafka/config/server.properties

当然也可以打开配置文件/opt/kafka/config/server.properties手动添加。

2.4.4 第四步 启动Kafka服务

执行脚本启动服务（加上-daemon 让其后台运行），然后用jps命令可以看到Kafka已经启动。
通过netstat -untalp | grep 9092命令查看kafka服务的ip，

[root@com bin]$ /opt/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/kafka/config/server.properties
[root@com bin]$ jps
18608 Application
29232 Kafka
20721 NodeManager
22258 QuorumPeerMain
20535 DataNode
10440 jar
28682 Application
29292 Jps
[root@com bin]$ netstat -untalp | grep 9092
tcp        0      0 10.25.77.54:35914       30.23.9.175:9092        ESTABLISHED 28682/java 

2.5 使用kafka发送和接收消息

2.5.1 启动生产者（消息发送方）

从命令行输出我们得到ip为30.23.9.175，使用以下命令建立生产者。
“–topic”后面填写topic名称，接收方将通过topic名称找到要接收的数据流。

[root@com bin]$ kafka-console-producer.sh --broker-list 30.23.9.175:9092 --topic test_20190516
>

接下来我们发现都在一个对话环境交互，输入要发送的文字：

>
>
>can you hear me?
>

2.5.2 启动消费者（消息接收方）

输入如下命令启动消费者，将通过topic监听数据流，启动后马上就会受到刚刚发出的文字。

[root@com bin]$ kafka-console-consumer.sh  --bootstrap-server 30.23.9.175:9092 --topic test_20190516 --from-beginning
can you hear me?

2.5.3 使用kafka-python库建立生产者和消费者

到这里还没完，命令行的操作我们都熟悉了，但是在开发中我们经常需要在模型工程中和外部数据源交互，那么如何用python实现接收到发送kafka数据呢。

1）安装环境
使用anaconda环境，在prompt中输入pip install kafka即可完成安装。

2）发送消息
使用KafkaProducer发送消息

from kafka import KafkaProducer
 
kafka_host='30.23.9.175' # host
kafka_port=9092 # port
kafka_topic='test_20190516'
 
producer = KafkaProducer(
	bootstrap_servers=['{kafka_host}:{kafka_port}'.format(kafka_host=kafka_host, kafka_port=kafka_port)]
)
message_string = 'can you hear me?'
response = producer.send(kafka_topic, message_string.encode('utf-8'))

3）接收消息
使用KafkaComsuer接收消息

from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer(
    'test_20190516',
    bootstrap_servers=['{kafka_host}:{kafka_port}'.format(kafka_host=kafka_host, kafka_port=kafka_port)]
)
for message in consumer:
    print(type(message.value), message.value, message)
    # ...

consumer可迭代，当队列中没有消息时，上面代码会一直等待。使用Control+C可以退出循环。
这样将接收到如下信息：

(<type 'str'>, 'can you hear me?', ConsumerRecord(topic=u'test_20190516', partition=0, offset=6, timestamp=1557997768959, timestamp_type=0, key=None, value='can you hear me?', checksum=658729517, serialized_key_size=-1, serialized_value_size=16))

观察发现，message是一个类的实例化对象，message.value可以取出数据信息。

2.5.4 Groupid到底什么意思

临近结束，有一点不得不提，就是Groupid这个参数，我们在关于Kafka的blog中经常看到Groupid这个参数的使用，但是这个到底干嘛用的？都讲的模棱两可。今天一定要摆事实讲道理列清楚。

1）Groupid是Kafka consumer的参数，不是Kafka producer的参数。
2）Groupid不是用来让Kafka consumer筛选Kafka producer的内容的，筛选内容是用Topic这个参数。
3）Groupid只是用于保证Kafka consumer得到的数据唯一且连续，不会因为接受端的冲突导致收到多份重复数据，这个怎么理解呢，下面摆个例子。

第一步！
借用上文的变量继续工作，我们使用Kafka producer发送字符串“No.1”：

>>> # Kafka producer
>>> response = producer.send(kafka_topic, 'No.1 ...')

同时准备两个Kafka consumer接收消息，Groupid分别为“group1”和“group2”，
“group1”得到的消息是：

ConsumerRecord(topic=u'test_20190516', partition=0, offset=16, timestamp=1559891940660, timestamp_type=0, key=None, value='No.1 ...', checksum=1447245960, serialized_key_size=-1, serialized_value_size=8)

“group2”得到的消息是：

ConsumerRecord(topic=u'test_20190516', partition=0, offset=16, timestamp=1559891940660, timestamp_type=0, key=None, value='No.1 ...', checksum=1447245960, serialized_key_size=-1, serialized_value_size=8)

两个完全一样对不对？好，下面继续。

第二步
使用Kafka producer发送字符串“No.2”：

>>> # Kafka producer
>>> response = producer.send(kafka_topic, 'No.1 ...')

同时再多准备一个Kafka consumer接收消息，Groupid为“group1”，注意，现在有三个consumer，Groupid分别为“group1”和“group2”和“group1”，我们分别按序号1、2、3表示：
1号consumer得到的新消息是空的！没有新消息：

2号consumer得到的消息是：

ConsumerRecord(topic=u'test_20190516', partition=0, offset=17, timestamp=1559893332851, timestamp_type=0, key=None, value='No.2 ...', checksum=-915836631, serialized_key_size=-1, serialized_value_size=8)

3号consumer得到的消息是：

ConsumerRecord(topic=u'test_20190516', partition=0, offset=17, timestamp=1559893332851, timestamp_type=0, key=None, value='No.2 ...', checksum=-915836631, serialized_key_size=-1, serialized_value_size=8)

总结
注意到没有，由于Groupid一致，3号consumer继续收到producer的消息，而1号就收不到了，保证了这个Groupid无论在什么端接收都是唯一且连续的。

2.5.5 注意事项

如果出现kafka.errors.NoBrokersAvailable: NoBrokersAvailable的报错，一般是因为Kafka服务没有正常启动。

三、引用

[1] https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/index.html
[2] https://www.runoob.com/linux/linux-comm-netstat.html
[3] https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9209058.html
[4] https://blog.csdn.net/mingyunxiaohai/article/details/80613227
[5] https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9209319.html