RedHat6.5安装kafka集群

时间：2021-06-02 21:41:51

版本号：

Redhat6.5    JDK1.8     zookeeper-3.4.6   kafka_2.11-0.8.2.1

1、软件环境

1、3台RedHat机器，master、slave1、slave2

机器IP与名称对应关系如下：

192.168.168.200       master

192.168.168.201       slave1

192.168.168.202       slave2

2、已经搭建好的zookeeper集群：RedHat6.5安装zookeeper集群

3、软件版本kafka_2.11-0.8.2.1.tgz

官网下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/0.8.2.1/kafka_2.11-0.8.2.1.tgz

百度云盘下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1gfmXnNX 密码：wt1w

2、创建目录并上传kafka压缩包



    

  1. #创建目录
    2. 

  2. mkdir /usr/local/kafka
    3. 

  3. #创建kafka消息目录，主要存放kafka消息
    4. 

  4. mkdir /usr/local/kafka/kafka-logs​
    5. 



把下载好的kafka_2.11-0.8.2.1.tgz压缩包上传到/usr/local/kafka目录下，并执行以下解压命令：


tar -zvxf  /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1.tgz


如图：


RedHat6.5安装kafka集群


3、修改配置文件


3.1修改config/server.properties


进入到config目录


cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1/config


ls


如图：


RedHat6.5安装kafka集群


主要关注：server.properties 这个文件即可，我们可以发现在目录下：


有很多文件，这里可以发现有Zookeeper文件，我们可以根据Kafka内带的zk集群来启动，但是建议使用独立的zk集群


server.properties，参数的解释：




    

  1. broker.id=0  #当前机器在kafka机器里唯一标识，与zookeeper的myid一个意思，由于我使用独立zookeeper这里可以注释掉
    2. 

  2. port=9092 #这个参数默认是关闭的，当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
    3. 

  3. #host.name=localhost #broker绑定的IP
    4. 

  4. num.network.threads=3 #这个是broker进行网络处理的线程数
    5. 

  5. num.io.threads=8 #这个是broker进行I/O处理的线程数
    6. 

  6. log.dirs=/tmp/kafka-logs #消息存放的目录，这个目录可以配置为“，”逗号分割的表达式，上面的num.io##3.threads要大于这个目录的个数这个目录，如果配置多个目录，新创建的topic他把消息持久化的地方是，当前以逗号分割的目录中，那个分区数最少就放那一个
    7. 

  7. socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区buffer大小，数据不是一下子就发送的，先回存储到缓冲区了到达一定的大小后在发送，能提高性能
    8. 

  8. socket.receive.buffer.bytes=102400 #kafka接收缓冲区大小，当数据到达一定大小后在序列化到磁盘
    9. 

  9. socket.request.max.bytes=104857600 #这个参数是向kafka请求消息或者向kafka发送消息的请请求的最大数，这个值不能超过java的堆栈大小
    10. 

  10. num.partitions=1 #默认的分区数，一个topic默认1个分区数
    11. 

  11. log.retention.hours=168 #默认消息的最大持久化时间，168小时，7天 message.max.byte=5242880  #消息保存的最大值5M
    12. 

  12. default.replication.factor=2  #kafka保存消息的副本数，如果一个副本失效了，另一个还可以继续提供服务
    13. 

  13. replica.fetch.max.bytes=5242880  #取消息的最大直接数 log.segment.bytes=1073741824 #这个参数是：因为kafka的消息是以追加的形式落地到文件，当超过这个值的时候，kafka会新起一个文件
    14. 

  14. log.retention.check.interval.ms=300000 #每隔300000毫秒去检查上面配置的log失效时间（log.retention.hours=168 ），到目录查看是否有过期的消息如果有，删除
    15. 

  15. log.cleaner.enable=false #是否启用log压缩，一般不用启用，启用的话可以提高性能
    16. 

  16. zookeeper.connect=localhost:2181 #设置zookeeper的连接端口
    17. 



上面是参数的解释，master机器实际的修改项为：




    

  1. broker.id=200
    2. 

  2. port=9092
    3. 

  3. host.name=192.168.168.200 #master实际的IP地址
    4. 

  4. #log.dirs=/tmp/kafka-logs 修改消息存放的目录
    5. 

  5. log.dirs=/usr/local/kafka/kafka-logs
    6. 

  6. #在log.retention.hours=168 下面新增下面三项
    7. 

  7. message.max.byte=5242880
    8. 

  8. default.replication.factor=2
    9. 

  9. replica.fetch.max.bytes=5242880
    10. 

  10. #设置zookeeper的连接端口
    11. 

  11. zookeeper.connect=192.168.168.200:2181,192.168.168.201:2181,192.168.168.202:2181
    12. 



修改之后的完整的server.properties内容为：




    

  1. # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
    2. 

  2. # contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
    3. 

  3. # this work for additional information regarding copyright ownership.
    4. 

  4. # The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
    5. 

  5. # (the "License"); you may not use this file except in compliance with
    6. 

  6. # the License.  You may obtain a copy of the License at
    7. 

  7. #
    8. 

  8. #    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
    9. 

  9. #
    10. 

  10. # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
    11. 

  11. # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
    12. 

  12. # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
    13. 

  13. # See the License for the specific language governing permissions and
    14. 

  14. # limitations under the License.
    15. 

  15. # see kafka.server.KafkaConfig for additional details and defaults
    16. 

  16. ############################# Server Basics #############################
    17. 

  17. # The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
    18. 

  18. broker.id=200
    19. 

  19. ############################# Socket Server Settings #############################
    20. 

  20. # The port the socket server listens on
    21. 

  21. port=9092
    22. 

  22. # Hostname the broker will bind to. If not set, the server will bind to all interfaces
    23. 

  23. host.name=192.168.168.200
    24. 

  24. # Hostname the broker will advertise to producers and consumers. If not set, it uses the
    25. 

  25. # value for "host.name" if configured.  Otherwise, it will use the value returned from
    26. 

  26. # java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
    27. 

  27. #advertised.host.name=<hostname routable by clients>
    28. 

  28. # The port to publish to ZooKeeper for clients to use. If this is not set,
    29. 

  29. # it will publish the same port that the broker binds to.
    30. 

  30. #advertised.port=<port accessible by clients>
    31. 

  31. # The number of threads handling network requests
    32. 

  32. num.network.threads=3
    33. 

  33. # The number of threads doing disk I/O
    34. 

  34. num.io.threads=8
    35. 

  35. # The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
    36. 

  36. socket.send.buffer.bytes=102400
    37. 

  37. # The receive buffer (SO_RCVBUF) used by the socket server
    38. 

  38. socket.receive.buffer.bytes=102400
    39. 

  39. # The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM)
    40. 

  40. socket.request.max.bytes=104857600
    41. 

  41. ############################# Log Basics #############################
    42. 

  42. # A comma seperated list of directories under which to store log files
    43. 

  43. log.dirs=/usr/local/kafka/kafka-logs
    44. 

  44. # The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
    45. 

  45. # parallelism for consumption, but this will also result in more files across
    46. 

  46. # the brokers.
    47. 

  47. num.partitions=1
    48. 

  48. # The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
    49. 

  49. # This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
    50. 

  50. num.recovery.threads.per.data.dir=1
    51. 

  51. ############################# Log Flush Policy #############################
    52. 

  52. # Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
    53. 

  53. # the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk.
    54. 

  54. # There are a few important trade-offs here:
    55. 

  55. #    1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
    56. 

  56. #    2. Latency: Very large flush intervals may lead to latency spikes when the flush does occur as there will be a lot of data to flush.
    57. 

  57. #    3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to exceessive seeks.
    58. 

  58. # The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
    59. 

  59. # every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.
    60. 

  60. # The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
    61. 

  61. #log.flush.interval.messages=10000
    62. 

  62. # The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
    63. 

  63. #log.flush.interval.ms=1000
    64. 

  64. ############################# Log Retention Policy #############################
    65. 

  65. # The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
    66. 

  66. # be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
    67. 

  67. # A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
    68. 

  68. # from the end of the log.
    69. 

  69. # The minimum age of a log file to be eligible for deletion
    70. 

  70. log.retention.hours=168
    71. 

  71. message.max.byte=5242880
    72. 

  72. default.replication.factor=2
    73. 

  73. replica.fetch.max.bytes=5242880
    74. 

  74. # A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining
    75. 

  75. # segments don't drop below log.retention.bytes.
    76. 

  76. #log.retention.bytes=1073741824
    77. 

  77. # The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
    78. 

  78. log.segment.bytes=1073741824
    79. 

  79. # The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
    80. 

  80. # to the retention policies
    81. 

  81. log.retention.check.interval.ms=300000
    82. 

  82. # By default the log cleaner is disabled and the log retention policy will default to just delete segments after their retention expires.
    83. 

  83. # If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs can then be marked for log compaction.
    84. 

  84. log.cleaner.enable=false
    85. 

  85. ############################# Zookeeper #############################
    86. 

  86. # Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
    87. 

  87. # This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
    88. 

  88. # server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
    89. 

  89. # You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
    90. 

  90. # root directory for all kafka znodes.
    91. 

  91. zookeeper.connect=192.168.168.200:2181,192.168.168.201:2181,192.168.168.202:2181
    92. 

  92. # Timeout in ms for connecting to zookeeper
    93. 

  93. zookeeper.connection.timeout.ms=6000
    94. 



将master机器上的kafka目录复制到slave1、slave2机器上，执行命令：


scp -r /usr/local/kafka root@slave1:/usr/local


scp -r /usr/local/kafka root@slave2:/usr/local


修改slave1机器上server.properties配置，主要两个参数：




    

  1. broker.id=201
    2. 

  2. host.name=192.168.168.201
    3. 



修改slave2机器上server.properties配置，主要两个参数：




    

  1. broker.id=202
    2. 

  2. host.name=192.168.168.202
    3. 



3.2配置/etc/profile


sudo gedit /etc/profile


添加如下配置：




    

  1. #set kafka environment
    2. 

  2. export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
    3. 

  3. export PATH=$KAFKA_HOME/bin:$PATH
    4. 



source /etc/profile


master、slave1、slave2三台机器都要配置。


4、启动Kafka集群并测试


4.1启动zookeeper集群服务




    

  1. [root@master]# /usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
    2. 

  2. [root@slave1]# /usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
    3. 

  3. [root@slave2]# /usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start​
    4. 



4.2启动Kafka集群服务


从后台启动Kafka集群（3台都需要启动）


--------------master--------------




    

  1. #进入到kafka的bin目录
    2. 

  2. cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
    3. 

  3. #启动kafka
    4. 

  4. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &​
    5. 



 




    

  1. [root@master kafka_2.11-0.8.2.1]# jps
    2. 

  2. 3335 QuorumPeerMain
    3. 

  3. 3384 Kafka
    4. 

  4. 3467 Jps
    5. 



--------------slave1--------------




    

  1. #进入到kafka的bin目录
    2. 

  2. cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
    3. 

  3. #启动kafka
    4. 

  4. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
    5. 





    

  1. [root@slave1 kafka_2.11-0.8.2.1]# jps
    2. 

  2. 3270 Kafka
    3. 

  3. 3209 QuorumPeerMain
    4. 

  4. 3343 Jps
    5. 



--------------slave2--------------




    

  1. #进入到kafka的bin目录
    2. 

  2. cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
    3. 

  3. #启动kafka
    4. 

  4. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
    5. 





    

  1. [root@slave2 kafka_2.11-0.9.0.0]# jps
    2. 

  2. 3447 Jps
    3. 

  3. 3272 QuorumPeerMain
    4. 

  4. 3384 Kafka
    5. 



4.3 创建一个Topic实例


4.3.1 在master机器上创建一个主题test


kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.168.200:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test




    

  1. [root@master 桌面]# kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.168.200:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test
    2. 

  2. Created topic "test".
    3. 



4.3.2 在slave1机器上创建一个发布者


kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.168.201:9092 --topic test


此时控制台会捕获键盘值，当有换行键被按下表示一条消息被发送出去




    

  1. [root@slave1 桌面]# kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.168.201:9092 --topic test
    2. 

  2. [2017-07-1121:16:26,841] WARN Property topic isnot valid (kafka.utils.VerifiableProperties)
    3. 

  3. test
    4. 

  4. success
    5. 

  5. 666
    6. 



WARN Property topic is not valid (kafka.utils.VerifiableProperties)，该警告对程序无影响，可忽略。


4.3.3 在slave2机器上创建一个订阅者


kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.168.202:2181 --topic test  --from-beginning


此时控制台会处于接收状态， 在slave1上输入信息回车之后，slave2上会同步出现发送过来的消息。




    

  1. [root@slave2 桌面]# kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.168.202:2181 --topic test  --from-beginning
    2. 

  2. test
    3. 

  3. success
    4. 

  4. 666
    5. 



5关闭kafka集群命令


[root@master bin]# kafka-server-stop.sh


[root@slave1 bin]#  kafka-server-stop.sh


[root@slave2 bin]#  kafka-server-stop.sh


搭建完毕！！！


参考自：http://blog.csdn.net/sand_clock/article/details/67633433


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