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

 
 
#创建目录 
  
  
mkdir /usr/local/kafka

  
  #创建kafka消息目录，主要存放kafka消息
  
  
mkdir /usr/local/kafka/kafka-logs

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

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：

 
 

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

  
  
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

  
  #host.name=localhost #broker绑定的IP
  
  
num.network.threads=3 #这个是broker进行网络处理的线程数

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

  
  
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 

  
  
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

  
  
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

  
  
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

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

  
  
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

  
  
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

  
  
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

  
  
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

  
  
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

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

上面是参数的解释，master机器实际的修改项为：

 
 

broker.id=200

  
  
port=9092 

  
  
host.name=192.168.168.200 #master实际的IP地址

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

  
  #在log.retention.hours=168 下面新增下面三项
  
  
message.max.byte=5242880

  
  
default.replication.factor=2

  
  
replica.fetch.max.bytes=5242880

  
  #设置zookeeper的连接端口
  
  
zookeeper.connect=192.168.168.200:2181,192.168.168.201:2181,192.168.168.202:2181

修改之后的完整的server.properties内容为：

 
 
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
  
  # contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
  
  # this work for additional information regarding copyright ownership.
  
  # The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
  
  # (the "License"); you may not use this file except in compliance with
  
  # the License.  You may obtain a copy of the License at
  
  # 
  
  #    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
  
  # 
  
  # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  
  # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  
  # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  
  # See the License for the specific language governing permissions and
  
  # limitations under the License.
  
  # see kafka.server.KafkaConfig for additional details and defaults
  
   
  
  ############################# Server Basics #############################
  
   
  
  # The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
  
  
broker.id=200

  
   
  
  ############################# Socket Server Settings #############################
  
   
  
  # The port the socket server listens on
  
  
port=9092

  
   
  
  # Hostname the broker will bind to. If not set, the server will bind to all interfaces
  
  
host.name=192.168.168.200

  
   
  
  # Hostname the broker will advertise to producers and consumers. If not set, it uses the
  
  # value for "host.name" if configured.  Otherwise, it will use the value returned from
  
  # java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
  
  #advertised.host.name=<hostname routable by clients>
  
   
  
  # The port to publish to ZooKeeper for clients to use. If this is not set,
  
  # it will publish the same port that the broker binds to.
  
  #advertised.port=<port accessible by clients>
  
   
  
  # The number of threads handling network requests
  
  
num.network.threads=3

  
   
  
  # The number of threads doing disk I/O
  
  
num.io.threads=8

  
   
  
  # The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
  
  
socket.send.buffer.bytes=102400

  
   
  
  # The receive buffer (SO_RCVBUF) used by the socket server
  
  
socket.receive.buffer.bytes=102400

  
   
  
  # The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM)
  
  
socket.request.max.bytes=104857600

  
   
  
   
  
  ############################# Log Basics #############################
  
   
  
  # A comma seperated list of directories under which to store log files
  
  
log.dirs=/usr/local/kafka/kafka-logs

  
   
  
  # The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
  
  # parallelism for consumption, but this will also result in more files across
  
  # the brokers.
  
  
num.partitions=1

  
   
  
  # The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
  
  # This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
  
  
num.recovery.threads.per.data.dir=1

  
   
  
  ############################# Log Flush Policy #############################
  
   
  
  # Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
  
  # the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk. 
  
  # There are a few important trade-offs here:
  
  #    1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
  
  #    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.
  
  #    3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to exceessive seeks. 
  
  # The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
  
  # every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.
  
   
  
  # The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
  
  #log.flush.interval.messages=10000
  
   
  
  # The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
  
  #log.flush.interval.ms=1000
  
   
  
  ############################# Log Retention Policy #############################
  
   
  
  # The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
  
  # be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
  
  # A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
  
  # from the end of the log.
  
   
  
  # The minimum age of a log file to be eligible for deletion
  
  
log.retention.hours=168

  
  
message.max.byte=5242880

  
  
default.replication.factor=2

  
  
replica.fetch.max.bytes=5242880

  
   
  
  # A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining
  
  # segments don't drop below log.retention.bytes.
  
  #log.retention.bytes=1073741824
  
   
  
  # The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
  
  
log.segment.bytes=1073741824

  
   
  
  # The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according 
  
  # to the retention policies
  
  
log.retention.check.interval.ms=300000

  
   
  
  # By default the log cleaner is disabled and the log retention policy will default to just delete segments after their retention expires.
  
  # If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs can then be marked for log compaction.
  
  
log.cleaner.enable=false

  
   
  
  ############################# Zookeeper #############################
  
   
  
  # Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
  
  # This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
  
  # server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
  
  # You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
  
  # root directory for all kafka znodes.
  
  
zookeeper.connect=192.168.168.200:2181,192.168.168.201:2181,192.168.168.202:2181

  
   
  
  # Timeout in ms for connecting to zookeeper
  
  
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

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：

 
 

broker.id=201

  
  
host.name=192.168.168.201

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

 
 

broker.id=202

  
  
host.name=192.168.168.202

3.2配置/etc/profile

sudo gedit /etc/profile

添加如下配置：

 
 
#set kafka environment
  
  
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1

  
  
export PATH=$KAFKA_HOME/bin:$PATH

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

 
 

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

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

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

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--------------

 
 
#进入到kafka的bin目录
  
  
cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1   

  
  #启动kafka
  
  
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

 
 

[root@master kafka_2.11-0.8.2.1]# jps

  
  
3335 QuorumPeerMain

  
  
3384 Kafka

  
  
3467 Jps

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

 
 
#进入到kafka的bin目录
  
  
cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1

  
  #启动kafka
  
  
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

 
 

[root@slave1 kafka_2.11-0.8.2.1]# jps

  
  
3270 Kafka

  
  
3209 QuorumPeerMain

  
  
3343 Jps

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

 
 
#进入到kafka的bin目录
  
  
cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1

  
  #启动kafka
  
  
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

 
 

[root@slave2 kafka_2.11-0.9.0.0]# jps

  
  
3447 Jps

  
  
3272 QuorumPeerMain

  
  
3384 Kafka

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

 
 

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

  
  
Created topic "test".

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

 
 

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

  
  
[2017-07-11 21:16:26,841] WARN Property topic is not valid (kafka.utils.VerifiableProperties)

  
  test 
  
  success
  
  666

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。

 
 

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

  
  test 
  
  success
  
  666

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

秒客网

RedHat6.5安装kafka集群

版本号：

1、软件环境

2、创建目录并上传kafka压缩包

3、修改配置文件

3.1修改config/server.properties

3.2配置/etc/profile

4、启动Kafka集群并测试

4.1启动zookeeper集群服务

4.2启动Kafka集群服务

4.3 创建一个Topic实例

4.3.1 在master机器上创建一个主题test

4.3.2 在slave1机器上创建一个发布者

4.3.3 在slave2机器上创建一个订阅者

5关闭kafka集群命令

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