[转帖]Day63_Kafka(一）

第一讲 Kafka基础操作

课程大纲	课程内容	学习效果	掌握目标
Kafka简介	消息队列	掌握
	Kafka简介
	Kafka分布式环境
Kafka操作	Kafka shell	掌握
	Kafka api
	Flume整合kafka

一、Kafka简介

（一）消息队列

1、为甚要有消息队列

2、消息队列

1. 消息 Message

2. 网络中的两台计算机或者两个通讯设备之间传递的数据。例如说：文本、音乐、视频等内容。

3. 队列 Queue

4. 一种特殊的线性表（数据元素首尾相接），特殊之处在于只允许在首部删除元素和在尾部追加元素(FIFO)。入队、出队。

5. 消息队列 MQ

6. 消息+队列，保存消息的队列。消息的传输过程中的容器；主要提供生产、消费接口供外部调用做数据的存储和获取。

3、消息队列的分类

MQ主要分为两类：点对点(p2p)、发布订阅(Pub/Sub)

(1)点对点模式(一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除) 消息生产者生产消息发送到 Queue 中，然后消息消费者从 Queue 中取出并且消费消息。

消息被消费以后，queue 中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。 Queue 支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

(2)发布/订阅模式(一对多，消费者消费数据之后不会清除消息) 消息生产者(发布)将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者(订阅)消费该消息。和点对点方式不同，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。 消息可以传给多个消费者

4、p2p和发布订阅MQ的比较

1、共同点：

消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中读取并且消费消息。

2、不同点：

p2p模型包括：消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)

一个生产者生产的消息只有一个消费者(Consumer)(即一旦被消费，消息就不在消息队列中)。比如说打电话。

pub/Sub包含：消息队列(Queue)、主题(Topic)、发布者(Publisher)、订阅者(Subscriber)

每个消息可以有多个消费者，彼此互不影响。比如我发布一个微博：关注我的人都能够看到。

5、消息系统的使用场景

1. 解耦 各系统之间通过消息系统这个统一的接口交换数据，无须了解彼此的存在
2. 冗余 部分消息系统具有消息持久化能力，可规避消息处理前丢失的风险
3. 扩展 消息系统是统一的数据接口，各系统可独立扩展
4. 峰值处理能力 消息系统可顶住峰值流量，业务系统可根据处理能力从消息系统中获取并处理对应量的请求
5. 可恢复性 系统中部分键失效并不会影响整个系统，它恢复会仍然可从消息系统中获取并处理数据
6. 异步通信 在不需要立即处理请求的场景下，可以将请求放入消息系统，合适的时候再处理

6、常见的消息系统

1. RabbitMQ Erlang编写，支持多协议AMQP，XMPP，SMTP，STOMP。支持负载均衡、数据持久化。同时支持Peer-to-Peer和发布/订阅模式。
2. Redis 基于Key-Value对的NoSQL数据库，同时支持MQ功能，可做轻量级队列服务使用。就入队操作而言，Redis对短消息(小于10kb)的性能比RabbitMQ好，长消息性能比RabbitMQ差。
3. ZeroMQ 轻量级，不需要单独的消息服务器或中间件，应用程序本身扮演该角色，Peer-to-Peer。它实质上是一个库，需要开发人员自己组合多种技术，使用复杂度高。
4. ActiveMQ JMS实现，Peer-to-Peer，支持持久化、XA(分布式)事务
5. Kafka/Jafka 高性能跨语言的分布式发布/订阅消息系统，数据持久化，全分布式，同时支持在线和离线处理
6. MetaQ/RocketMQ 纯Java实现，发布/订阅消息系统，支持本地事务和XA分布式事务

（二）Kafka简介

1、Kafka简介

Kafka是分布式的发布—订阅消息系统。它最初由LinkedIn(领英)公司发布，使用Scala语言编写，于2010年12月份开源，成为Apache的顶级项目。Kafka是一个高吞吐量的、持久性的、分布式发布订阅消息系统。它主要用于处理活跃live的数据(登录、浏览、点击、分享、喜欢等用户行为产生的数据)。如下图1-3所示，很好的显示了Kafka的应用与组成。

2、特点

高吞吐量

可以满足每秒百万级别消息的生产和消费——生产消费。

持久性

有一套完善的消息存储机制，确保数据的高效安全的持久化——中间存储。

分布式

基于分布式的扩展和容错机制；Kafka的数据都会复制到几台服务器上。当某一台故障失效时，生产者和消费者转而使用其它的机器——整体

健壮性。

3、设计目标

1. 高吞吐率 在廉价的商用机器上单机可支持每秒100万条消息的读写
2. 消息持久化 所有消息均被持久化到磁盘，无消息丢失，支持消息重放
3. 完全分布式 Producer，Broker，Consumer均支持水平扩展
4. 同时适应在线流处理和离线批处理

4、Kafka核心概念

一个MQ需要哪些部分？生产、消费、消息类别、存储等等。

对于kafka而言，kafka服务就像是一个大的水池。不断的生产、存储、消费着各种类别的消息。那么kafka由何组成呢？

Kafka服务

• Topic：主题，Kafka处理的消息的不同分类。
• Broker：消息服务器代理，Kafka集群中的一个kafka服务节点称为一个broker，主要存储消息数据。存在硬盘中。每个topic都是有分区的。
• Partition：Topic物理上的分组，一个topic在broker中被分为1个或者多个partition，分区在创建topic的时候指定。

• Message：消息，是通信的基本单位，每个消息都属于一个partition

Kafka服务相关

• Producer：消息和数据的生产者，向Kafka的一个topic发布消息。
• Consumer：消息和数据的消费者，定于topic并处理其发布的消息。
• Zookeeper：协调kafka的正常运行。

二、Kafka分布式环境安装

（一）版本说明

安装包和源码包分别如下：

http://archive.apache.org/dist/kafka/1.1.1/kafka_2.11-1.1.1.tgz

http://archive.apache.org/dist/kafka/1.1.1/kafka-1.1.1-src.tgz

（二）安装配置

1、安装与配置

解压

[root@node01 ~]$ tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz -C /home/offcn/apps/

重命名

[root@node01 ~]$ mv kafka_2.11-1.1.1 kafka

bd-offcn-01执行以下命令创建数据文件存放目录

[root@node01 ~]$ mkdir -p  /home/offcn/logs/kafka

修改配置文件

修改$KAFKA_HOME/config/server.properties

## 当前kafka实例的id，必须为整数，一个集群中不可重复





 





broker.id=0





 





## 生产到kafka中的数据存储的目录,目录需要手动创建





 





log.dirs=/export/servers/kafka/logs





 





## kafka数据在zk中的存储目录





 





zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181





 





 





 





##添加配置，用来删除topic





 





delete.topic.enable=true





 





host.name=node01

同步到其他机器

[root@node01 servers]$ scp -r kafka/ bd-offcn-02:$PWD





[root@node01 servers]$ scp -r kafka/ bd-offcn-03:$PWD

修改broker.id

##修改broker.id





broker.id=1 





broker.id=2 





##修改host.name





host.name=bd-offcn-02





host.name=bd-offcn-03

2、 服务启动

服务启动:每台都要运行此命令

[root@node01 kafka]$ nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 2>&1 &

三、Kafka基本操作

（一）、Kafka的topic操作

topic是kafka非常重要的核心概念，是用来存储各种类型的数据的，所以最基本的就需要学会如何在kafka中创建、修改、删除的topic，以及如何向topic生产消费数据。

关于topic的操作脚本：kafka-topics.sh

1、创建topic

[root@node01 kafka]# bin/kafka-topics.sh --create \





 





--topic hadoop \ ## 指定要创建的topic的名称





 





--zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181/kafka \





 





##指定kafka关联的zk地址





 





--partitions 3 \    ##指定该topic的分区个数





 





--replication-factor 3 ##指定副本因子





 





 





 





 bin/kafka-topics.sh --create --topic hadoop --zookeeper bd-offcn-01:2181,bd-offcn-02:2181,bd-offcn-03:2181 --partitions 3 --replication-factor 3





 





 





 bin/kafka-topics.sh --create --topic test --zookeeper bd-offcn-01:2181,bd-offcn-02:2181,bd-offcn-03:2181 --partitions 3 --replication-factor 3

注意：指定副本因子的时候，不能大于broker实例个数，否则报错，如下图1-6所示：

当使用正确的方式，即将replication-factor设置为3，之后执行脚本命令，创建topic成功，如下图1-7所示。

与此同时，在kafka数据目录data.dir=/export/servers/kafka/logs中有了新变化，如下图1-8所示。

2、查看topic列表

[root@node01 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --list \

--zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181

3、查看每一个topic的信息

[root@node01 kafka]$bin/kafka-topics.sh --describe --topic hadoop -zookeeper bd-offcn-01:2181,bd-offcn-02:2181,bd-offcn-03:2181

其中partition，replicas，leader，isr代表的是什么意思呢，下面做一下解释。

• Partition: 当前topic对应的分区编号
• Replicas:  副本因子，当前kafka对应的partition所在的broker实例的broker.id的列表
• Leader:  该partition的所有副本中的leader领导者，处理所有kafka该partition读写请求
• ISR:  该partition的存活的副本对应的broker实例的broker.id的列表

但是注意：partition个数，只能增加，不能减少，如下图1-12所示。

4、 删除一个topic

[root@node01 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --delete \

--topic test \

--zookeeper node01:2181

5、修改一个topic

[root@node01 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --alter \

--topic hadoop \

--partitions 4 \

--zookeeper node01:2181

执行结果如下图1-11所示，可以看出partition由原先的3个变成了4个。

但是注意：partition个数，只能增加，不能减少，如下图1-12所示。

(二）Kafka终端数据生产与消费

在$KAFKA_HOME/bin目录下面提供了很多脚本，其中kafka-console-producer.sh和kafka-console-consumer.sh分别用来在终端模拟生产和消费数据，即作为kafka topic的生产者和消费者存在。

1、生产数据

生产数据，执行以下的命令：

[root@node01 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh \





--topic hadoop \





--broker-list bd-offcn-01:9092,bd-offcn-02:9092,bd-offcn-03:9092

2、消费数据

类似的，消费刚刚生产的数据需要执行以下命令：

[root@node02 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \





--topic hadoop \





--bootstrap-server bd-offcn-01:9092,bd-offcn-02:9092,bd-offcn-03:9092

但遗憾的是，我们并没有看到刚刚生产的数据，这很好理解，比如新闻联播每晚7点开始了，结果你7点15才打开电视看新闻，自然7点到7点15之间的新闻你就会错过，如果你想要看这之间的新闻，那么就需要其提供回放的功能，幸运的是kafka不仅提供了从头开始回放数据的功能，还可以做到从任意的位置开始回放或者读取数据，这点功能是非常强大的。

那么此时重新在生产端生产数据，比如4,5,6，再看消费端，如下图1-16所示，就可以看到有数据产生了。

那么我想要读取1,2,3的数据，那该怎么办呢？此时只需要添加一个参数--from-beginning从最开始读取数据即可，如下图所示1-17：

3、Kafka的数据消费的总结

kafka消费者在消费数据的时候，都是分组别的。不同组的消费不受影响，相同组内的消费，需要注意，如果partition有3个，消费者有3个，那么便是每一个消费者消费其中一个partition对应的数据；如果有2个消费者，此时一个消费者消费其中一个partition数据，另一个消费者消费2个partition的数据。如果有超过3个的消费者，同一时间只能最多有3个消费者能消费得到数据，如下图1-18所示。

如下命令查看不同分区中产生的数据：

第一个消费者：





 





[root@node02 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \





--topic hadoop \





--bootstrap-server node01:9092,node02:9092,node03:9092 \





--partition 0 \





--offset earliest





第二个消费者：





 





[root@node02 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \





--topic hadoop \





--bootstrap-server node01:9092,node02:9092,node03:9092 \





--partition 1 \





--offset earliest





第三个消费者：





 





[root@node02 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \





--topic hadoop \





--bootstrap-server node01:9092,node02:9092,node03:9092 \





--partition 2 \





--offset earliest

执行如下图1-19所示：

offset：是kafka的topic中的partition中的每一条消息的标识，如何区分该条消息在kafka对应的partition的位置，就是用该偏移量。offset的数据类型是Long，8个字节长度。offset在分区内是有序的，分区间是不一定有序。如果想要kafka中的数据全局有序，就需要把producer发送到一个分区中，如下图1-20所示。

在组内，kafka的topic的partition个数，代表了kafka的topic的并行度，同一时间最多可以有多个线程来消费topic的数据，所以如果要想提高kafka的topic的消费能力，应该增大partition的个数。

（三）Kafka编程api

1、创建Kafka项目

指定项目存储位置和maven坐标，如下图1-21所示

指定maven依赖信息：

<dependencies>





    <dependency>





        <groupId>org.apache.kafka</groupId>





        <artifactId>kafka_2.11</artifactId>





        <version>1.1.1</version>





    </dependency>





    <dependency>





        <groupId>org.apache.kafka</groupId>





        <artifactId>kafka-clients</artifactId>





        <version>1.1.1</version>





    </dependency>





</dependencies>

实际上kafka_2.11中已经包含了kafka-client，因此只导入上面的kafka_2.11也是可以的。

2、Kaka生产者的api操作

入口类：Producer

（1）入门案例：

public class OrderProducer {





    public static void main(String[] args) {





        Properties props = new Properties();





        props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");





        props.put("acks", "all");





        props.put("retries", 0);





        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");





 





        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(props);





 





        for (int i = 0;i<100;i++){





        kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("test","这是第"+i+"条数据"));





        }





        kafkaProducer.close();





    }





}





 

（2）创建producer时需要指定的配置信息

## kafka的服务器





bootstrap.servers=bd-offcn-01:9092,bd-offcn-02:9092,bd-offcn-03:9092





##Key的序列化器





key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer 





##value的序列化器





value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer 





acks=[0|-1|1|all] ##消息确认机制





	0:	不做确认，直管发送消息即可





	-1|all: 不仅leader需要将数据写入本地磁盘，并确认，还需要同步的等待其它followers进行确认





	1:只需要leader进行消息确认即可，后期follower可以从leader进行同步





batch.size=1024 #每个分区内的用户缓存未发送record记录的空间大小





## 如果缓存区中的数据，没有占满，也就是任然有未用的空间，那么也会将请求发送出去，为了较少请求次数，我们可以配置linger.ms大于0，





linger.ms=10 ## 不管缓冲区是否被占满，延迟10ms发送request





buffer.memory=10240 #控制的是一个producer中的所有的缓存空间





retries=0 #发送消息失败之后的重试次数

（3)修改配置查看生产数据情况

bootstrap.servers=node01:9092,node02:9092,node03:9092





 





# specify the compression codec for all data generated: none, gzip, snappy, lz4





 





compression.type=none





 





# name of the partitioner class for partitioning events; default partition spreads data randomly





 





# 输入进入分区的方式





 





#partitioner.class=





 





# the maximum amount of time the client will wait for the response of a request





 





# 请求超时时间





 





#request.timeout.ms=





 





# how long `KafkaProducer.send` and `KafkaProducer.partitionsFor` will block for





 





# 使用send方法最大消息阻塞时间





 





#max.block.ms=





 





# the producer will wait for up to the given delay to allow other records to be sent so that the sends can be batched together





 





linger.ms=5000





 





# the maximum size of a request in bytes





 





## 最大的请求大小





 





#max.request.size=





 





# the default batch size in bytes when batching multiple records sent to a partition





 





batch.size=1024





 





buffer.memory=10240





 





key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer





 





value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

生产数据代码：

public class OrderProducer {





    public static void main(String[] args) {





        Properties props = new Properties();





        props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");





        props.put("acks", "all");





        props.put("retries", 0);





        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");





 





        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(props);





 





        for (int i = 0;i<100;i++){





        kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("test","这是第"+i+"条数据"));





        }





        kafkaProducer.close();





    }





}

3.Kaka消费者api

入口类：Consumer

配置文件：必要条件

#1、地址





bootstrap.servers=node01:9092





#2、序列化 





key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer





#3、主题（topic） 需要制定具体的某个topic（order）即可。





#4、消费者组 group.id=test





public class OrderConsumer {





public static void main(String[] args) {





// 1\连接集群





Properties props = new Properties(); 





props.put("bootstrap.servers", "node01:9092"); 





props.put("group.id", "test");





//以下两行代码 ---消费者自动提交offset值 





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");





 





KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);





 





kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("test"));





 





while (true) {





    ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(1000);





    for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {





        String value = consumerRecord.value();





        int partition = consumerRecord.partition();





        long offset = consumerRecord.offset();





        String key = consumerRecord.key();





        System.out.println("key:" + key + "value:" + value + "partition:" + partition + "offset:" + offset);





    }





}





}





}

4.指定分区数据进行消费

1、如果进程正在维护与该分区关联的某种本地状态（如本地磁盘上的键值存储），那么它应该只获取它在磁盘上维护的分区的记录。

2、如果进程本身具有高可用性，并且如果失败则将重新启动（可能使用YARN，Mesos或AWS工具等集群管理框架，或作为流处理框架的一部分）。在这种情况下，Kafka不需要检测故障并重新分配分区，因为消耗过程将在另一台机器上重新启动。

public static void main(String[] args) {





        Properties props = new Properties();





        props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");





        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");





 





        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props);





 





        TopicPartition topicPartition = new TopicPartition("test", 0);





        TopicPartition topicPartition1 = new TopicPartition("test", 1);





 





        kafkaConsumer.assign(Arrays.asList(topicPartition, topicPartition1));





 





        while (true) {





            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(1000);





            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {





                String value = consumerRecord.value();





                int partition = consumerRecord.partition();





                long offset = consumerRecord.offset();





                String key = consumerRecord.key();





                System.out.println("key:" + key + "value:" + value + "partition:" + partition + "offset:" + offset);





            }





            kafkaConsumer.commitSync();





        }





    }   }

(四）Kafka和Flume整合

flume主要是做日志数据（离线或实时）地采集。

上图1-22，显示的是flume采集完毕数据之后，进行的离线处理和实时处理两条业务线，现在再来学习flume和kafka的整合处理。

配置flume.conf文件

#为我们的source channel  sink起名





a1.sources = r1





a1.channels = c1





a1.sinks = k1





#指定我们的source收集到的数据发送到哪个管道





a1.sources.r1.channels = c1





#指定我们的source数据收集策略





a1.sources.r1.type = spooldir





a1.sources.r1.spoolDir = /export/servers/flumedata





a1.sources.r1.deletePolicy = never





a1.sources.r1.fileSuffix = .COMPLETED





a1.sources.r1.ignorePattern = ^(.)*\\.tmp$





a1.sources.r1.inputCharset = UTF-8





#指定我们的channel为memory,即表示所有的数据都装进memory当中





a1.channels.c1.type = memory





#指定我们的sink为kafka  sink，并指定我们的sink从哪个channel当中读取数据





a1.sinks.k1.channel = c1





a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink





a1.sinks.k1.kafka.topic = test





a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = node01:9092,node02:9092,node03:9092





a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20





a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1

启动flume和kafka的整合测试

[offcn@bd-offcn-02 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \





 





--topic test \





 





--bootstrap-server node01:9092,node02:9092,node03:9092 \





 





--from-beginning





 

消费者监听读取的数据

• 启动flume-agent

[root@node01 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume_kafka.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

• 发送与接收数据验证

验证结果：

显示的发送与接收数据，可以说明flume和kafka的整合成功。

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识

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