创建kafka topic
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic topicname --partitions 12 --replication-factor 2
注： partitions指定topic分区数，replication-factor指定topic每个分区的副本数
partitions分区数:
partitions ：分区数，控制topic将分片成多少个log。可以显示指定，如果不指定则会使用broker(server.properties)中的num.partitions配置的数量
虽然增加分区数可以提供kafka集群的吞吐量、但是过多的分区数或者或是单台服务器上的分区数过多，会增加不可用及延迟的风险。因为多的分区数，意味着需要打开更多的文件句柄、增加点到点的延时、增加客户端的内存消耗。
分区数也限制了consumer的并行度，即限制了并行consumer消息的线程数不能大于分区数
分区数也限制了producer发送消息是指定的分区。如创建topic时分区设置为1，producer发送消息时通过自定义的分区方法指定分区为2或以上的数都会出错的；这种情况可以通过alter –partitions 来增加分区数。
replication-factor副本
replication factor 控制消息保存在几个broker(服务器)上，一般情况下等于broker的个数。
如果没有在创建时显示指定或通过API向一个不存在的topic生产消息时会使用broker(server.properties)中的default.replication.factor配置的数量
查看所有topic列表
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --list
查看指定topic信息
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --describe --topic t_cdr
控制台向topic生产数据
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic t_cdr
控制台消费topic的数据
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic t_cdr --from-beginning
查看topic某分区偏移量最大（小）值
bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic hive-mdatabase-hostsltable --time -1 --broker-list localhost:9092 --partitions 0
注： time为-1时表示最大值，time为-2时表示最小值
增加topic分区数
为topic t_cdr 增加10个分区
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic t_cdr --partitions 10
删除topic，慎用，只会删除zookeeper中的元数据，消息文件须手动删除
bin/kafka-run-class.sh kafka.admin.DeleteTopicCommand --zookeeper localhost:2181 --topic t_cdr
查看topic消费进度
这个会显示出consumer group的offset情况， 必须参数为--group， 不指定--topic，默认为所有topic
Displays the: Consumer Group, Topic, Partitions, Offset, logSize, Lag, Owner for the specified set of Topics and Consumer Group
bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker
required argument: [group]
Option Description
------ -----------
--broker-info Print broker info
--group Consumer group.
--help Print this message.
--topic Comma-separated list of consumer
topics (all topics if absent).
--zkconnect ZooKeeper connect string. (default: localhost:2181)
Example,
bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --group pv
Group Topic Pid Offset logSize Lag Owner
pv page_visits 0 21 21 0 none
pv page_visits 1 19 19 0 none
pv page_visits 2 20 20 0 none
Kafka 原理
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
Kafka主要设计目标如下：
以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条(也就是100000条——十万)消息的传输。
支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。
同时支持离线数据处理和实时数据处理。
Kafka专用术语：
Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。
Topic：一类消息，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。
Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。
Segment：partition物理上由多个segment组成。
offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset，用于partition唯一标识一条消息
topic & partition
在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。
这里也就是broker——>topic——>partition——>segment
segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件。
segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。
segment中index与data file对应关系物理结构如下：
索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。
其中以索引文件中元数据3,497为例，依次在数据文件中表示第3个message（在全局partiton表示第368772个message），以及该消息的物理偏移地址为497。
副本（replication）策略
1.数据同步
kafka 0.8后提供了Replication机制来保证Broker的failover。
引入Replication之后，同一个Partition可能会有多个Replica，而这时需要在这些Replication之间选出一个Leader，Producer和Consumer只与这个Leader交互，其它Replica作为Follower从Leader中复制数据。
2.副本放置策略
Kafka分配Replica的算法如下(注意!!! 下面的broker、partition副本数这些编号都是从0开始编号的)：
将所有存活的N个Brokers和待分配的Partition排序
将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上，这个Partition的第一个Replica存在于这个分配的Broker上，并且会作为partition的优先副本( 这里就基本说明了一个topic的partition在集群上的大致分布情况 )
将第i个Partition的第j个Replica分配到第((i + j) mod n)个Broker上
假设集群一共有4个brokers，一个topic有4个partition，每个Partition有3个副本。下图是每个Broker上的副本分配情况。
对于Kafka而言，定义一个Broker是否“活着”包含两个条件：
一是它必须维护与ZooKeeper的session（这个通过ZooKeeper的Heartbeat机制来实现）。
二是Follower必须能够及时将Leader的消息复制过来，不能“落后太多”。
重点在于kafka中partition的副本放置算法，同时间接说明了一个topic的partition在集群中的分配情况...