二.kafka的安装
注意：kafka的安装必须要先安装zk，必须要保证时钟同步
2.1 下载上传解压压缩包
cd /export/softwares
tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz -C ../servers/
2.2 修改配置文件
第一台修改配置文件
cd /export/servers/kafka_2.11-1.0.0/config
vim server.properties
broker.id=0
log.dirs=/export/servers/kafka_2.11-1.0.0/logs
zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181
delete.topic.enable=true
host.name=node01
第二台修改配置文件
cd /export/servers/kafka_2.11-1.0.0/config
vim server.properties
broker.id=1
log.dirs=/export/servers/kafka_2.11-1.0.0/logs
zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181
delete.topic.enable=true
host.name=node02
第三台修改配置文件
cd /export/servers/kafka_2.11-1.0.0/config
vim server.properties
broker.id=2
log.dirs=/export/servers/kafka_2.11-1.0.0/logs
zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181
delete.topic.enable=true
host.name=node03
第三步：三台机器启动kafka集群
2.3 前后端启动
前台启动：
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
进程后台启动：
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > /dev/null 2>&1 &
2.4 模拟生产消费
模拟消息的生产者：
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092,node02:9092,node03:9092 --topic test
创建topic
bin/kafka-topics.sh --create --partitions 3 --topic test --replication-factor 2 --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181
模拟消息的消费者
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node01:9092,node02:9092,node03:9092 --from-beginning --topic test
第三章 kafka模拟生产消费的JavaApi
3.1 生产者API
public class MyKafkaProducer {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String,String>(props);
for (int i = 0; i < 100; i++){
producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
}
producer.close();
}
}
3.2 消费者API
public class MyKafkaConsumer {
public static void main(String[] args) {
/**
* 自动提交offset
*
*/
/* //这种写法是自动提交offset 偏移量，记录了我们消费到哪一条数据来了
//offset记录了我们消息消费的偏移量，就是说我们上一次消费到了哪里
//在kafka新的版本当中，这个offset保存在了一个默认的topic当中
//每次消费数据之前，获取一下offset偏移量的值，就知道我们该要从哪一条数据消费
//消费完成之后，offset的值要不要更新。消费完成之后，offset的值一定要更新，才不会造成重复消费的问题
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");
//设置我们的消费是属于哪一个组的，这个组名随便取，与别人的不重复即可
props.put("group.id", "test");
//设置我们的offset值自动提交
props.put("enable.auto.commit", "true");
//offset的值自动提交的频率 1 提交 1.5 消费了500调数据 1.6秒宕机了 2 提交offset
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String,String>(props);
//消费者订阅我们的topic
consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
//相当于开启了一个线程，一直在运行，等待topic当中有数据就去拉取数据
while (true) {
//push poll
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}*/
/*
手动提交offset 如何保证spark消费kafka当中的数据 exactly once
如果数据正常处理，提交offset，如果数据处理失败，不要提交offset
*/
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");
props.put("group.id", "test");
//关闭我们的offset的自动提交
props.put("enable.auto.commit", "false");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
final int minBatchSize = 200;
List<ConsumerRecord<String, String>> buffer = new ArrayList<ConsumerRecord<String, String>>();
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
buffer.add(record);
}
if (buffer.size() >= minBatchSize) {
// insertIntoDb(buffer);
//手动提交offset的值
consumer.commitSync();
buffer.clear();
}
}
}
}
第四章 案例一：flume与kafka的整合
4.1 业务描述
需求：使用flume监控某一个文件夹下面的文件的产生，有了新文件，就将文件内容收集起来放到kafka消息队列当中
source：spoolDir Source
channel：memory channel
sink：数据发送到kafka里面去
4.2 操作步骤
flume与kafka的配置文件开发
第一步：flume下载地址
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.14.0.tar.gz
第二步：上传解压flume
第三步：配置flume.conf
#为我们的source channel sink起名
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
#指定我们的source收集到的数据发送到哪个管道
a1.sources.r1.channels = c1
#指定我们的source数据收集策略
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /export/servers/flumedata
a1.sources.r1.deletePolicy = never
a1.sources.r1.fileSuffix = .COMPLETED
a1.sources.r1.ignorePattern = ^(.)*\\.tmp$
a1.sources.r1.inputCharset = GBK
#指定我们的channel为memory,即表示所有的数据都装进memory当中
a1.channels.c1.type = memory
#指定我们的sink为kafka sink，并指定我们的sink从哪个channel当中读取数据
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.topic = test
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = node01:9092,node02:9092,node03:9092
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
启动flume
bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
第五章 kafka-manager监控工具
5.1 上传编译好的压缩包并解压
将我们编译好的kafkamanager的压缩包上传到服务器并解压
cd /export/softwares
unzip kafka-manager-1.3.3.15.zip -d /export/servers/
5.2 修改配置文件
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.15/
vim conf/application.conf
kafka-manager.zkhosts="node01:2181,node02:2181,node03:2181"
5.3 为kafkamanager的启动脚本添加执行权限
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.15/bin
chmod u+x ./*
5.4 启动kafkamanager的进程
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.15
nohup bin/kafka-manager -Dconfig.file=/export/servers/kafka-manager-1.3.3.15/conf/application.conf -Dhttp.port=8070 2>&1 &
5.5 浏览器页面访问
http://node01:8070/
