一文彻底搞懂Kafka

Posted 刘元涛

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了一文彻底搞懂Kafka相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Kafka的学习和使用

本文是基于CentOS 7.9系统环境，进行Kafka的学习和使用

一、Kafka的简介

1.1 Kafka基本概念

(1) 什么是Kafka

Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列，主要应用于大数据实时处理领域
(2) 消息队列

  1. 点对点模式的消息队列

对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费，消费者主动拉取消息，消息收到后，会将消息删除

  1. 基于发布/订阅模式的消息队列

发布到topic的消息会被所有订阅者消费，消费者消费完消息后不会删除

  1. 消息队列主动推送

适用于消费者处理能力高，生产者生产消息较少的场景，整个系统的消息处理速度由消息队列的推送速度决定，多个消费者之间处理消息的能力不同，如果消息队列按照一定的速度推送消息，可能会造成某些消费者处理消息处理不过来，某些消费者处理速度很快一直处于空闲

  1. 消费者主动拉取

适用于生产者生产消息的速度高于消费者，整个系统的消息处理速度由消费者的拉取速度决定，如果消息队列中消息较少，消费者会一直维护着一个长轮询去访问消息队列是否有消息

(3) Kafka的作用

  • 解耦和异步

将强依赖的两个数据上下游系统，通过消息队列进行解耦，可以实现上下游的异步通信

  • 削峰

缓解数据上下游两个系统的流速差

1.2 Kafka基础架构

  1. 为了方便横向扩展，并提高吞吐量，一个topic分为多个partition
  2. 配合分区的设计，提出消费者组的概念，组内每个消费者并行消费
  3. 为提高可用性，为每个partition增加若干副本，类似于NameNode HA

  • Producer

消息生产者，连接broker-list，就是向kafka broker发消息的客户端

  • Consumer

消息消费者，连接bootstrp-server，向kafka broker取消息的客户端

  • Consumer Group （CG）

消费者组，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

  • Cluster

kafka集群，连接zookeeper，包含多个broker

  • 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

  • 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

  • 分区为了并发，备份为了容灾
  • 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

  • Replica

副本，为保证集群中的某个节点发生故障时， 该节点上的partition数据不丢失，且kafka仍然能够继续工作，kafka提供了副本机制，一个topic的每个分区都有若干个副本，一个leader和若干个follower

  • leader

每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是leader

  • follower

每个分区多个副本中的“从”，实时与leader保持数据的同步。leader发生故障时，某个follower会成为新的follower

  • zookeeper

存储topic信息、分区信息、副本信息、ISR信息、消费者的偏移量（0.9版本之前，之后存在kafka集群中d __consumer_offset主题中，为了提高效率，减少与zookeeper的通信时间）

1.3 Kafka工作流程

  1. kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生成消息，消费者消费消息，都是面向topic的
  2. topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一组log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据。
  3. Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端，且每条数据都有自己的offset。
  4. 消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。

1.4 Kafka文件存储机制

  1. 由于生产者生产的消息会不断追加到log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment
  2. 每个segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号。例如，first这个topic有三个分区，则其对应的文件夹为first-0,first-1,first-2
  3. index和log文件以当前segment的第一条消息的offset命名
  4. index文件存储大量的索引信息，log文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址

1.5 Kafka生产者

1.5.1 分区策略

(1) 分区的原因

  • 方便在集群中扩展

每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了

  • 可以提高并发

因为可以以Partition为单位读写了

(2) 分区的原则

我们需要将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象。

  • 指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值
  • 没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值
  • 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数（后面每次调用在这个整数上自增），将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition 值，也就是常说的 round-robin 算法

1.5.2 数据可靠性保证

为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。


(1) 副本数据同步策略
方策略 优点 缺点
半数以上完成同步，就发送ack 延迟低 选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要2n+1个副本
全部完成同步，就发送ack 选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要n+1个副本 延迟高

Kafka选择了第二种方案，原因如下：

  • 同样为了容忍n台节点的故障，第一种方案需要2n+1个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而Kafka的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。
  • 虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对Kafka的影响较小。

(2) ISR

采用第二种方案之后，设想以下情景：leader收到数据，所有follower都开始同步数据，但有一个follower，因为某种故障，迟迟不能与leader进行同步，那leader就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送ack。这个问题怎么解决呢？

Leader维护了一个动态的in-sync replica set (ISR)，意为和leader保持同步的follower集合。当ISR中的follower完成数据的同步之后，leader就会给producer发送ack。如果follower长时间未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR，该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定。Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的leader。
(3) ack应答机制

对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等ISR中的follower全部接收成功。
所以Kafka为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置。

acks参数配置

  • 0

producer不等待broker的ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当broker故障时有可能丢失数据；

  • 1

producer等待broker的ack，partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据；

  • -1（all）

producer等待broker的ack，partition的leader和follower全部落盘成功后才返回ack。但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，那么会造成数据重复。

（4）消费数据一致性保障

  • LEO

指的是每个副本最大的offset

  • HW

指的是消费者能见到的最大的offset，ISR队列中最小的LEO

（5）故障处理细节

  • follower故障

follower发生故障后会被临时踢出ISR，待该follower恢复后，follower会读取本地磁盘记录的上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向leader进行同步。等该follower的LEO大于等于该Partition的HW，即follower追上leader之后，就可以重新加入ISR了。

  • leader故障

leader发生故障之后，会从ISR中选出一个新的leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的leader同步数据。
注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。

1.5.3 Exactly Once语义

将服务器的ACK级别设置为-1，可以保证Producer到Server之间不会丢失数据，即At Least Once语义。相对的，将服务器ACK级别设置为0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即At Most Once语义。

At Least Once可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；相对的，At most Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即Exactly Once语义。在0.11版本以前的Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局去重，这就对性能造成了很大影响。

0.11版本的Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指Producer不论向Server发送多少次重复数据，Server端都只会持久化一条。 幂等性结合At Least Once语义，就构成了Kafka的Exactly Once语义。即：

At Least Once + 幂等性 = Exactly Once

要启用幂等性，只需要将Producer的参数中enable.idempotence设置为true即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的Producer在初始化的时候会被分配一个PID，发往同一Partition的消息会附带Sequence Number。而Broker端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。

但是PID重启就会变化，同时不同的Partition也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的Exactly Once。

1.6 Kafka消费者

1.6.1 消费方式

consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。

push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。

pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka的消费者在消费数据时会传入一个时长参数timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer会等待一段时间之后再返回，这段时长即为timeout。

1.6.2 分区分配策略

一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。

Kafka有两种分配策略，一是roundrobin，一是range。

1.6.3 offset的维护

由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset，以便故障恢复后继续消费。

Kafka 0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中，从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为__consumer_offsets。

二、Kafka的安装和使用

2.0 Kafka群起脚本

#! /bin/bash

case $1 in
"start")
        for i in hadoop101 hadoop102 hadoop103
        do
                echo "==========$i=========="
                ssh $i "source /etc/profile; /opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka/config/server.properties"
        done
;;
"stop")
        for i in hadoop101 hadoop102 hadoop103
        do
                echo "==========$i=========="
                ssh $i "source /etc/profile; /opt/module/kafka/bin/kafka-server-stop.sh"
        done
;;
*)
        echo "Error: Could not find the option $1 "
;;
esac

2.1 Kafka安装

tar -xzvf kafka_2.11-0.11.0.0.tgz -C /opt/module
cd /opt/module
mv kafka_2.11-0.11.0.0/ kafka

2.2 修改配置文件

vi /opt/module/kafka/config/server.properties
# 修改如下内容
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=1

# Switch to enable topic deletion or not, default value is false
delete.topic.enable=true

# A comma seperated list of directories under which to store log files
log.dirs=/opt/module/kafka/data1,/opt/module/kafka/data2

# root directory for all kafka znodes.
# 设置kafka信息在zookeeper中的存储节点路径
zookeeper.connect=hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181/kafka

2.3 配置环境变量

cd /etc/profile
# 添加如下内容
#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

保存退出，并重新打开一个终端，配置文件则会生效

2.4 启动kafka

首先保证已经启动了zookeeper集群

cd /opt/module/kafka
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

2.5 停止kafka

cd /opt/module/kafka
bin/kafka-server-stop.sh

2.5 kafka启动日志文件

cd /opt/module/kafka/config
vi server.properties

2.6 查看当前服务器中的所有topic

bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop101:2181 --list

2.6 创建topic

分区数可以大于集群节点数，但是副本数不可以大过集群副本数

bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop101:2181 --create --replication-factor 3 --partitions 1 --topic first

2.7 查看topic详情

bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop101:2181 --describe --topic first

2.8 修改topic分区数量

bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop101:2181 --alter --topic first --partitions 6

2.9 删除topic

bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop101:2181 --delete --topic first

2.10 发送消息

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop101:9092 --topic first

hello world
xuzheng

2.11 从头消费消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --from-beginning --topic first

# kafka 0.9版本之前借助于zookeeper存储offset信息，所以要使用
# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop101:2181 --from-beginning --topic first

2.12 实时消费消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --topic first

2.13 从上次故障恢复消费消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092  --topic first --consumer-property group.id=consoleGroup

三、Kafka的API

3.1 Producer API

3.1.1 消息发送流程

Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。

相关参数

  • batch.size

只有数据积累到batch.size之后，sender才会发送数据

  • linger.time

如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.time之后就会发送数据

3.1.2 异步发送API

（1）不带回调函数的发送消息

package com.inspur.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.Future;

public class ProducerWithOutCallback 
    public static void main(String[] args) 
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop101:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 1);
        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 producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
        for (int i = 0; i < 10; i++) 
            Future future = producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", "message" + i));

（2）带回调函数的发送消息

package com.inspur.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.Future;

public class ProducerWithCallback 
    public static void main(String[] args) 
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.10.101:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 1);
        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 < 10; i++) 
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", "call" + i), new Callback() 
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) 
                    System.out.println(recordMetadata.toString() + "发送成功，在第" + recordMetadata.partition() + "偏移量" + recordMetadata.offset());
                
            );

3.1.3 同步发送API

kafka消息顺序发送：可以通过发往某一个指定分区+同步发送机制

package com.chaoyue.dw.kafka.producer;


import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class MyProducer 
    public static void main(String[] args) 
        Properties props = new Properties();
        //kafka集群，broker-list
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.232.202:9092");
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
        //重试次数
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        //批次大小
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        //等待时间
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
        //RecordAccumulator缓冲区大小
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 10; i < 20; i++) 
            try 
                kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("three","chaoyue--new-" + i)).get();
             catch (InterruptedException e) 
                e.printStackTrace();
             catch (ExecutionException e) 
                e.printStackTrace();
            
        
        kafkaProducer.close();

3.2 Consumer API

3.2.1 自动提交offset

package com.inspur.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class AutoCommitConsumer 
    public static void main(String[] args) 
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.10.101:9092");
        props.put("group.id", "test");
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        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");

        Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singleton("first"));
        while (true)
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.println(record.value());

3.2.2 手动同步提交offset

package com.inspur.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class SyncCommitConsumer 
    public static void main(String[] args) 
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.10.101:9092");
        props.put("group.id", "test");

        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singleton("first"));
        while (true)
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.println(record.value());
            
            consumer.commitSync();

3.2.3 手动异步提交offset

package com.inspur.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.util.Collections;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class AyncCommitConsumer 
    public static void main(String[] args) 
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.10.101:9092");
        props.put("group.id", "test");

        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singleton("first"));
        while (true)
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.println(record.value());
            
            consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() 
                public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) 
                    System.out.println("提交完成");
                
            );

四、Flume对接kafka

4.1 配置flume(flume-kafka.conf)

# define
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F -c +0 /opt/module/flume/data/flume.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

# sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = hadoop101:9092,hadoop102:9092,hadoop103:9092
a1.sinks.k1.kafka.topic = first
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1

# channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# bind
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

4.2 启动flume

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f jobs/flume-kafka.conf

4.3 启动kafka消费者

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --from-beginning --topic first

4.4 向flume.log里追加数据

cd /opt/module/flume/data
cat >> flume.log
ddddddddd

五、Kafka监控

5.1 修改kafka配置文件

vi kafka-server-start.sh
#修改 KAFKA_HEAP_OPTS
export KAFKA_HEAP_OPTS="-server -Xms1g -Xmx1g -XX:PermSize=128m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:ConcGCThreads=5 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=70"
export JMX_PORT="9999"

5.2 分发配置文件

xsync kafka-server-start.sh

5.3 Eagle安装

tar -xzvf kafka-eagle-bin-1.3.7.tar.gz -C /opt/module
cd /opt/module
mv kafka-eagle-bin-1.3.7 eagle

5.4 配置环境变量

cd /etc/profile
# 添加如下内容
#KE_HOME
export KE_HOME=/opt/module/eagle
export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin

source /etc/profile

5.5 分发配置文件

xsync /etc/profile
source /etc/profile

5.6 修改ke.sh的执行权限

cd /opt/module/eagle/bin
chmod a+x ke.sh

5.7 修改system-config.properties

cd /opt/module/eagle/conf
vi system-config.properties
# 修改如下内容
# multi zookeeper&kafka cluster list
######################################
kafka.eagle.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181

# kafka offset storage
######################################
cluster1.kafka.eagle.offset.storage=kafka

# enable kafka metrics
######################################
kafka.eagle.metrics.charts=true

# kafka jdbc driver address
######################################
kafka.eagle.driver=com.mysql.jdbc.Driver
kafka.eagle.url=jdbc:mysql://hadoop101:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
kafka.eagle.username=root
kafka.eagle.password=123456

5.8 重启kafka

# kafka.sh 为自定义集群启动/停止脚本
kafka.sh stop
kafka.sh start

5.9 启动Eagle

cd /opt/module/eagle/bin
./ke.sh start

5.10 访问Eagle的页面

http://192.168.20.101:8048/ke
admin
123456

以上是关于一文彻底搞懂Kafka的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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