Linux下单机安装部署kafka及代码实现
Posted 大浪不惊涛
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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Linux下单机安装部署kafka及代码实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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这几天研究了kafka的安装及使用,在网上找了很多教程但是均以失败告终,直到最后想起网络方面的问题最终才安装部署成功,下面就介绍一下kafka的安装部署及代码实现
一、关闭防火墙
重要的事情说100遍,关闭防火墙...(如果不关闭防火墙就会出现Exception in thread "main" kafka.common.FailedToSendMessageException: Failed to send messages after 3 tries.等各种奇葩的问题)
1、关闭firewall:
systemctl stop firewalld.service #停止firewall
systemctl disable firewalld.service #禁止firewall开机启动
firewall -cmd --state #查看默认防火墙状态(关闭后显示notrunning,开启后显示running)
2、关闭iptables
service iptables stop #停止iptables
chkconfig iptables off #永久关闭防火墙
service iptables status #查看防火墙关闭状态
以上提供了关闭两种防火墙的命令,可以选择性操作
二、kafka安装测试
1、安装JRE/JDK,(kafka的运行要依赖于jdk,这里就省略了jdk的安装,需要注意的是jdk的版本一定要支持所下载的kafka版本,否则就会报错,这里我安装的是jdk1.7)
2、下载地址:http://kafka.apache.org/downloads.html(我下载的版本是kafka_2.11-0.11.0.1)
3、解压:
tar -xzvf kafka_2.11-0.11.0.1.tgz
rm kafka_2.11-0.11.0.1.tgz (这里一定要删除压缩包,不然会出现zk或kafka启动不起来的问题)
cd kafka_2.11-0.11.0.1
4、在kafka_2.11-0.11.0.1目录下
/bin 启动和停止命令等。
/config 配置文件
/libs 类库
5、修改配置
在config下修改zookeeper.properties为如下配置
maxClientCnxns=100
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
在server.properties添加如下配置
port=9092
host.name=10.61.8.6
zookeeper.connect=localhost:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
(以上配置没有的就需要添加)
6、启动、测试、停止
(1)、启动zookeeper
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & (&是为了能退出命令行)
(2)、启动kafka
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
(3)、查看kafka和zk是否启动
ps -ef|grep kafka
(4)、创建topic(topic的名字叫abc)
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --partitions 8 --replication-factor 2 --topic abc
(5)、删除topic
bin/kafka-run-class.sh kafka.admin.DeleteTopicCommand --topic abc --zookeeper localhost:2181
(6)、查看topic
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
(7)、producter推送消息
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic abc
(8)、consumer消费消息
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic abc --from-beginning
(9)、停止kafka
bin/kafka-server-stop.sh
(10)、停止zookeeper
bin/zookeeper-server-stop.sh
(11)、杀死服务
kill -9 123 (123是进程号)
三、java代码实现
producter
import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.util.Properties; /** * Created by Administrator on 2017/10/23 0023. */ public class KafkaProducter { private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(KafkaProducter.class); private final Producer<String, String> producer; public final static String TOPIC = "abc"; public static void main(String[] args) { new KafkaProducter().produce(); } private KafkaProducter() { Properties props = new Properties(); //此处配置的是kafka的端口 props.put("metadata.broker.list", "10.61.8.6:9092"); //配置value的序列化类 props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder"); //配置key的序列化类 props.put("key.serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder"); //0、这意味着生产者从不等待来自代理的确认(与0.7相同的行为)。这个选项提供了最低的延迟,但是最弱的持久性保证(当服务器失败时,一些数据将丢失)。 //1、这意味着在主副本接收到数据后,生产者得到确认。这个选项提供了更好的持久性,因为客户机一直等待直到服务器确认请求成功(只有消息被写入到已死的领导人,但尚未被复制的消息将会丢失)。 //-1、这意味着在所有同步副本都接收到数据之后,生产者得到确认。这个选项提供了最好的持久性,我们保证只要至少有一个同步副本,就不会丢失任何消息。 props.put("request.required.acks", "-1"); producer = new Producer<String, String>(new ProducerConfig(props)); } void produce() { int messageNo = 1; final int COUNT = 10; while (messageNo < COUNT) { String key = String.valueOf(messageNo); String data = "hello kafka" + key; producer.send(new KeyedMessage<String, String>(TOPIC, key, data)); log.info("",data); messageNo++; } } }
consumer
import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import kafka.consumer.ConsumerConfig; import kafka.consumer.ConsumerIterator; import kafka.consumer.KafkaStream; import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector; import kafka.serializer.StringDecoder; import kafka.utils.VerifiableProperties; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; /** * Created by Administrator on 2017/10/25 0025. */ public class KafkaConsumer { private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class); private final ConsumerConnector consumer; public final static String TOPIC = "abc"; public static void main(String[] args) { new KafkaConsumer().consume(); } private KafkaConsumer() { Properties props = new Properties(); //zookeeper 配置 props.put("zookeeper.connect", "10.61.8.6:2181"); //group 代表一个消费组 props.put("group.id", "jd-group"); //zk连接超时 props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "4000"); props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("auto.offset.reset", "smallest"); //序列化类 props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder"); ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props); consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(config); } void consume() { Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>(); topicCountMap.put(TOPIC, new Integer(1)); StringDecoder keyDecoder = new StringDecoder(new VerifiableProperties()); StringDecoder valueDecoder = new StringDecoder(new VerifiableProperties()); Map<String, List<KafkaStream<String, String>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap, keyDecoder, valueDecoder); KafkaStream<String, String> stream = consumerMap.get(TOPIC).get(0); ConsumerIterator<String, String> it = stream.iterator(); while (it.hasNext()) { log.info("kafka监听到的消息:{}", it.next().message()); } log.info("kafka监听完毕"); } }
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