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Kafka学习
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1、Kafka概述
1.1 定义
1、Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue)，主要是应用于大数据实时处理领域。 2、发布/订阅：消息的发布者不会将信息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的信息分为不同的类别，订阅者只接受感兴趣的消息。 3、Kafka最新定义：Kafka是一个开源的分布式事件流平台（Event Streaming Platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。 1.2 消息队列目 前企 业中比 较常 见的 消息 队列产 品主 要有 Kafka、ActiveMQ 、RabbitMQ 、RocketMQ 等。 在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列。在 JavaEE 开发中主要采用 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。 1.2.1 传统消息队列的应用场景传统的消息队列的主要应用场景包括：缓存/消峰、解耦和异步通信。 1、消息队列的应用场景——缓冲/消峰 有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费信息的处理速度不一致的情况。 2、消息队列的应用场景——解耦 运行你独立的扩展或修改两边的处理流程，只有确保它们遵守同样的接口约束 1、点对点模式 消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息
0、获取安装包 链接：https://pan.baidu.com/s/1zzgLmW6kz65C5V3E2ENxSg 提取码：zhm6 1、解压安装包（记得到上传的目录下将文件解压） tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /opt/module/2、修改解压后的文件名称 mv kafka_2.12-3.0.0/ kafka3、进入到/opt/module/kafka 目录，修改配置文件 #broker 的全局唯一编号，不能重复，只能是数字。 ***broker.id=0*** #处理网络请求的线程数量 num.network.threads=3 #用来处理磁盘 IO 的线程数量 num.io.threads=8 #发送套接字的缓冲区大小 socket.send.buffer.bytes=102400 #接收套接字的缓冲区大小 socket.receive.buffer.bytes=102400 #请求套接字的缓冲区大小 socket.request.max.bytes=104857600 #kafka 运行日志(数据)存放的路径，路径不需要提前创建，kafka 自动帮你创建，可以配置多个磁盘路径，路径与路径之间可以用"，"分隔 ***log.dirs=/opt/module/kafka/datas*** #topic 在当前 broker 上的分区个数 num.partitions=1 #用来恢复和清理 data 下数据的线程数量 num.recovery.threads.per.data.dir=1 # 每个 topic 创建时的副本数，默认时 1 个副本 offsets.topic.replication.factor=1 #segment 文件保留的最长时间，超时将被删除 log.retention.hours=168 #每个 segment 文件的大小，默认最大 1G log.segment.bytes=1073741824 # 检查过期数据的时间，默认 5 分钟检查一次是否数据过期 log.retention.check.interval.ms=300000 #配置连接 Zookeeper 集群地址（在 zk 根目录下创建/kafka，方便管理） ***zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka***4、分发安装包（将安装包发送到其他两个节点） xsync kafka/5、分别在 hadoop103 和 hadoop104 上修改配置文件/opt/module/kafka/config/server.properties中的 broker.id=1、broker.id=2 注：broker.id 不得重复，整个集群中唯一 6、配置环境变量 （1）在/etc/profile.d/my_env.sh 文件中增加 kafka 环境变量配置 #KAFKA_HOME export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin（2）刷新一下环境 source /etc/profile（3）分发环境变量文件到其他节点，并source。 7、启动集群 （1）先启动Zookeeper集群，然后启动Kafka集群。 zk.sh start（2）依次在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 节点上启动 Kafka。 bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties（8）关闭集群（每个节点都要） bin/kafka-server-stop.sh 2.1.3 集群一键启动和停止脚本1、在/home/atguigu/bin 目录下创建文件 kf.sh 脚本文件 #! /bin/bash case $1 in "start"){ for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104 do echo " --------启动 $i Kafka-------" ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh - daemon /opt/module/kafka/config/server.properties" done };; "stop"){ for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104 do echo " --------停止 $i Kafka-------" ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-stop.sh " done };; esac2、添加执行权限 chmod +x kf.sh3、启动集群命令 kf.sh start4、停止集群命令 kf.sh stop注意：停止Kafa集群的时候，一定要等kafka所以节点进程全部停止后再停止Zookeeper集群。因为Zookeeper集群当中记录着Kafka集群相关的信息，Zookeeper集群一旦先停止，Kafka集群就没办法再获取停止进行的信息，只能手动杀死Kafka进程了。 2.2 命令行操作 2.2.1 主题命令行操作1、查看操作主题命令参数 bin/kafka-topics.sh 参数描述–bootstrap-server连接的kafka Broker主机名称和端口号–topic操作的topic名称–create创建主题–delete删除主题–alter修改主题–list查看所有主题–describe查看主题详细描述–partitions设置分区数–replication-factor设置分区数–config更新系统默认的配置2、查看当前服务器中的所有topic bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --list
3、创建first topic bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic first
选项说明： （1）topic:定义topic名 （2）replication-factor：定义副本数 （3）partitions 定义分区数 4、查看first 主题的详情 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first
5、修改分区数（分区数只能增加，不能减少） bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 3
6、再次查看 first 主题的详情 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first
7、删除topic bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --delete --topic first
1、查看操作生产者命令参数 bin/kafka-console-producer.sh 参数描述–bootstrap-server 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。–topic 操作的 topic 名称。2、发送消息 bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first 2.2.2 消费者命令行操作1、查看操作消费者命令参数 bin/kafka-console-consumer.sh 参数描述–bootstrap-server 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。–topic 操作的 topic 名称。–from-beginning从头开始消费–group 指定消费者组名称。。2、消费消息（1）消费first主题中的数据 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
（2）把主题中所有的数据都读取出来（包括历史数据）。 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first
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3、消息队列的应用场景——异步通信 允许用户把一个信息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们 
2、发布/订阅模式 可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等） 消费者消费数据之后，不删除数据 每个消费者互相独立，都可以消费到数据 
1、producer：消息生产者，就是向Kafka broker发消息的客户端 2、Consumer：消息消费者，向Kafka broker取消息的客户端 3、Consumer Group（CG）：消费组，由多个Consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。 4、Broker：一台Kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。 5、Topic：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个Topic。 6、Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。 7、Reolica：副本。一个topic的每个分区都有若干个副本，一个Leader和若干个Follower。 8、Leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发生数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是Leader。 9、Follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从Leader中同步数据，保持和Leader数据的同步。Leader发生故障时，某个Follower会成为新的Leader。
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