RedHat6.5安装kafka集群

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. mkdir /usr/local/kafka
3. #创建kafka消息目录，主要存放kafka消息
4. 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：

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：

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. 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. #host.name=localhost #broker绑定的IP
4. num.network.threads=3 #这个是broker进行网络处理的线程数
5. num.io.threads=8 #这个是broker进行I/O处理的线程数 
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. 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. 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. 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. num.partitions=1 #默认的分区数，一个topic默认1个分区数
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. 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. 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. 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. 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. 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： 

1. broker.id=200
2. port=9092 
3. host.name=192.168.168.200 #master实际的IP地址
4. #log.dirs=/tmp/kafka-logs 修改消息存放的目录
5. log.dirs=/usr/local/kafka/kafka-logs
6. #在log.retention.hours=168 下面新增下面三项
7. message.max.byte=5242880
8. default.replication.factor=2
9. replica.fetch.max.bytes=5242880
10. #设置zookeeper的连接端口
11. 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：

1. # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
2. # contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
3. # this work for additional information regarding copyright ownership.
4. # The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
5. # (the "License"); you may not use this file except in compliance with
6. # the License.  You may obtain a copy of the License at
7. # 
8. #    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
9. # 
10. # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
11. # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
12. # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
13. # See the License for the specific language governing permissions and
14. # limitations under the License.
15. # see kafka.server.KafkaConfig for additional details and defaults
16.  
17. ############################# Server Basics #############################
18.  
19. # The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
20. broker.id=200
21.  
22. ############################# Socket Server Settings #############################
23.  
24. # The port the socket server listens on
25. port=9092
26.  
27. # Hostname the broker will bind to. If not set, the server will bind to all interfaces
28. host.name=192.168.168.200
29.  
30. # Hostname the broker will advertise to producers and consumers. If not set, it uses the
31. # value for "host.name" if configured.  Otherwise, it will use the value returned from
32. # java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
33. #advertised.host.name=<hostname routable by clients>
34.  
35. # The port to publish to ZooKeeper for clients to use. If this is not set,
36. # it will publish the same port that the broker binds to.
37. #advertised.port=<port accessible by clients>
38.  
39. # The number of threads handling network requests
40. num.network.threads=3
41.  
42. # The number of threads doing disk I/O
43. num.io.threads=8
44.  
45. # The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
46. socket.send.buffer.bytes=102400
47.  
48. # The receive buffer (SO_RCVBUF) used by the socket server
49. socket.receive.buffer.bytes=102400
50.  
51. # The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM)
52. socket.request.max.bytes=104857600
53.  
54.  
55. ############################# Log Basics #############################
56.  
57. # A comma seperated list of directories under which to store log files
58. log.dirs=/usr/local/kafka/kafka-logs
59.  
60. # The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
61. # parallelism for consumption, but this will also result in more files across
62. # the brokers.
63. num.partitions=1
64.  
65. # The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
66. # This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
67. num.recovery.threads.per.data.dir=1
68.  
69. ############################# Log Flush Policy #############################
70.  
71. # Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
72. # the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk. 
73. # There are a few important trade-offs here:
74. #    1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
75. #    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.
76. #    3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to exceessive seeks. 
77. # The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
78. # every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.
79.  
80. # The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
81. #log.flush.interval.messages=10000
82.  
83. # The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
84. #log.flush.interval.ms=1000
85.  
86. ############################# Log Retention Policy #############################
87.  
88. # The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
89. # be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
90. # A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
91. # from the end of the log.
92.  
93. # The minimum age of a log file to be eligible for deletion
94. log.retention.hours=168
95. message.max.byte=5242880
96. default.replication.factor=2
97. replica.fetch.max.bytes=5242880
98.  
99. # A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining
100. # segments don't drop below log.retention.bytes.
101. #log.retention.bytes=1073741824
102.  
103. # The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
104. log.segment.bytes=1073741824
105.  
106. # The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according 
107. # to the retention policies
108. log.retention.check.interval.ms=300000
109.  
110. # By default the log cleaner is disabled and the log retention policy will default to just delete segments after their retention expires.
111. # If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs can then be marked for log compaction.
112. log.cleaner.enable=false
113.  
114. ############################# Zookeeper #############################
115.  
116. # Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
117. # This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
118. # server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
119. # You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
120. # root directory for all kafka znodes.
121. zookeeper.connect=192.168.168.200:2181,192.168.168.201:2181,192.168.168.202:2181
122.  
123. # Timeout in ms for connecting to zookeeper
124. 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：

1. broker.id=201
2. host.name=192.168.168.201

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

1. broker.id=202
2. host.name=192.168.168.202

3.2配置/etc/profile

sudo gedit /etc/profile

添加如下配置：

1. #set kafka environment
2. export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
3. 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

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

1. #进入到kafka的bin目录
2. cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1   
3. #启动kafka
4. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &​

 

1. [root@master kafka_2.11-0.8.2.1]# jps
2. 3335 QuorumPeerMain
3. 3384 Kafka
4. 3467 Jps

 --------------slave1-------------- 

1. #进入到kafka的bin目录
2. cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
3. #启动kafka
4. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

1. [root@slave1 kafka_2.11-0.8.2.1]# jps
2. 3270 Kafka
3. 3209 QuorumPeerMain
4. 3343 Jps

 --------------slave2-------------- 

1. #进入到kafka的bin目录
2. cd /usr/local/kafka/kafka_2.11-0.8.2.1
3. #启动kafka
4. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

1. [root@slave2 kafka_2.11-0.9.0.0]# jps
2. 3447 Jps
3. 3272 QuorumPeerMain
4. 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

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

1. [root@slave1 桌面]# kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.168.201:9092 --topic test
2. [2017-07-1121:16:26,841] WARN Property topic isnot valid (kafka.utils.VerifiableProperties)
3. test 
4. success
5. 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。

1. [root@slave2 桌面]# kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.168.202:2181 --topic test  --from-beginning
2. test 
3. success
4. 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