Kafka集群环境搭建
服务器环境准备
使用vm虚拟三个linux主机
192.168.212.174
192.168.212.175
192.168.212.176
Zookeeper集群环境搭建
1.每台服务器节点上安装jdk1.8环境
使用java-v命令测试
2.每台服务器节点上安装Zookeeper
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1.下载并且安装zookeeper安装包
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gz
2. 解压安装包
tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz
3. 重命名
重命名： mv zookeeper-3.4.10 zookeeper
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3.搭建Zookeeper集群环境
修改zoo_sample.cfg文件
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cd /usr/local/zookeeper/conf mv zoo_sample.cfg zoo.cfg 修改conf: vi zoo.cfg 修改两处 （1） dataDir=/usr/local/zookeeper/data（注意同时在zookeeper创建data目录） （2）最后面添加 server.0=192.168.212.174:2888:3888 server.1=192.168.212.175:2888:3888 server.2=192.168.212.176:2888:3888
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4.创建服务器标识 服务器标识配置： 创建文件夹： mkdir data 创建文件myid并填写内容为0： vi myid (内容为服务器标识 ： 0)
5.复制zookeeper
进行复制zookeeper目录到hadoop01和hadoop02 还有/etc/profile文件 把hadoop01、 hadoop02中的myid文件里的值修改为1和2 路径(vi /usr/local/zookeeper/data/myid)
关闭每台服务器节点防火墙，systemctl stop firewalld.service
启动zookeeper
启动zookeeper： 路径： /usr/local/zookeeper/bin 执行： zkServer.sh start (注意这里3台机器都要进行启动) 状态： zkServer.sh status(在三个节点上检验zk的mode,一个leader和俩个follower)
Kafka集群环境搭建
3台虚拟机均进行以下操作：
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// 解压下载好的kafka压缩包并重命名
cd /usr/local
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/1.0.0/kafka_2.11-1.0.0.tgz
tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz
mv kafka_2.12-0.11.0.0 kafka
// 修改配置文件
vi ./kafka/config/server.properties
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需要修改的内容如下(192.168.212.169)
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broker.id=0
listeners=PLAINTEXT://192.168.131.130:9092
zookeeper.connect=192.168.131.130:2181,192.168.131.131:2181,192.168.131.132:2181
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需要修改的内容如下(192.168.212.170)
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broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://192.168.212.170:9092
zookeeper.connect=192.168.131.130:2181,192.168.131.131:2181,192.168.131.132:2181
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需要修改的内容如下(192.168.212.171)
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broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.212.171:9092
zookeeper.connect=192.168.131.130:2181,192.168.131.131:2181,192.168.131.132:2181
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// 在系统环境中配置kafka的路径
vi /etc/profile
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// 在文件最下方添加kafka路径
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
// 多路径PATH写法为PATH={KAFKA_HOME}/bin:$PATH
PATH=PATH
export PATH
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// 使修改完的环境变量生效
source /etc/profile
192.168.212.169:2181,192.168.212.172:2181,192.168.212.173:2181
Kafka集群环境测试
1、开启3台虚拟机的zookeeper程序
/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start
开启成功后查看zookeeper集群的状态
/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status
出现Mode:follower或是Mode:leader则代表成功
2、在后台开启3台虚拟机的kafka程序(cd /usr/local/kafka)
./bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
3、在其中一台虚拟机(192.168.131.130)创建topic
/usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper 192.168.131.130:2181 –replication-factor 3 –partitions 1 –topic my-replicated-topic
// 查看创建的topic信息
/usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper 192.168.131.130:2181 –topic my-replicated-topic
SpringBoot整合kafka
'''
@RestController
@SpringBootApplication
public class KafkaController {
/**
* 注入kafkaTemplate
*/
@Autowired
private KafkaTemplate kafkaTemplate;
/**
* 发送消息的方法
*
* @param key
* 推送数据的key
* @param data
* 推送数据的data
*/
private void send(String key, String data) {
// topic 名称 key data 消息数据
kafkaTemplate.send("my_test", key, data);
}
// test 主题 1 my_test 3
@RequestMapping("/kafka")
public String testKafka() {
int iMax = 6;
for (int i = 1; i < iMax; i++) {
send("key" + i, "data" + i);
}
return "success";
}
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(KafkaController.class, args);
}
/**
* 消费者使用日志打印消息
*/
@KafkaListener(topics = "my_test")
public void receive(ConsumerRecord consumer) {
System.out.println("topic名称:" + consumer.topic() + ",key:" + consumer.key() + ",分区位置:" + consumer.partition()
+ ", 下标" + consumer.offset());
}
}
'''
resources
'''
kafka
spring:
kafka:
# kafka服务器地址(可以多个)
bootstrap-servers: 192.168.212.174:9092,192.168.212.175:9092,192.168.212.176:9092
consumer:
# 指定一个默认的组名
group-id: kafka2
# earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
# latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
# none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
auto-offset-reset: earliest
# key/value的反序列化
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
producer:
# key/value的序列化
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# 批量抓取
batch-size: 65536
# 缓存容量
buffer-memory: 524288
# 服务器地址
bootstrap-servers: 192.168.212.174:9092,192.168.212.175:9092,192.168.212.176:9092
'''