一、Kafka概述

1.Kafka是什么

在流式计算中,Kafka一般用来缓存数据,Storm通过消费Kafka的数据进行计算。

1)Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。

2)Kafka最初是由LinkedIn公司开发,并于      2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。

3)Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者称为Producer,消息接受者称为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker。

4)无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息,来保证系统可用性。

2. 消息队列内部实现原理

(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点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此。

(2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者)发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订阅者则监听主题的所有消息,即使当前订阅者不可用,处于离线状态。

3. 为什么需要消息队列

1)解耦:

  允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束。

2)冗余:

消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。

3)扩展性:

因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可。

4)灵活性 & 峰值处理能力:

在访问量剧增的情况下,应用仍然需要继续发挥作用,但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力,而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

5)可恢复性:

系统的一部分组件失效时,不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度,所以即使一个处理消息的进程挂掉,加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

6)顺序保证:

在大多使用场景下,数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的,并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。(Kafka保证一个Partition内的消息的有序性)

7)缓冲:

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消息的处理速度不一致的情况。

8)异步通信:

很多时候,用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制,允许用户把一个消息放入队列,但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少,然后在需要的时候再去处理它们。

二、Kafka部署

1.成功安装部署zookeeper

2.解压

$ tar -zxf ~/softwares/installations/kafka_2.11-0.11.0.2.tgz -C ~/modules/

  

3. 修改配置文件

vim ~/modules/kafka_2.11-0.11.0.2/config/server.properties 

修改以下内容

broker.id=0

delete.topic.enable=true
log.dirs=/home/admin/modules/kafka_2.11-0.11.0.2/kafka-logs
zookeeper.connect=linux01:2181,linux02:2181,linux03:2181 zookeeper.connection.timeout.ms=60000

  

4.分发

$ scp -r kafka_2.11-0.11.0.2/ linux02:/home/admin/modules/
$ scp -r kafka_2.11-0.11.0.2/ linux03:/home/admin/modules/

  

5.修改另外两台机器的broker.id,3台机器的broker.id分别为0,1,2

6.启动kafka集群(3台机器分别执行,必须先把zookeeper启动起来!!)

$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

  

kafka的broker进程,是一个前台占用进程。如果想后台运行,则在末尾加上"&"符号

$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

  

大数据(11) - kafka的安装与使用的更多相关文章

  1. 【大数据之数据仓库】安装部署GreenPlum集群

    本篇将向大家介绍如何快捷的安装部署GreenPlum测试集群,大家可以跟着我一块儿实践一把^_^ 1.主机资源 申请2台网易云主机,操作系统必须是RedHat或者CentOS,配置尽量高一点.如果是s ...

  2. 2020/4/26 大数据的zookeeper分布式安装

    大数据的zookeeper分布式安装 **** 前面的文章已经提到Hadoop的伪分布式安装.现在就在原有的基础上安装zookeeper. 首先启动Hadoop平台 [root@master ~]# ...

  3. 大数据Spark+Kafka实时数据分析案例

    本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现, ...

  4. 大数据-12-Spark+Kafka构建实时分析Dashboard

    转自 http://dblab.xmu.edu.cn/post/8274/ 0.案例概述 本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物 ...

  5. 【大数据】Kafka学习笔记

    第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (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) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息 ...

  6. 大数据(9) - Flume的安装与使用

    Flume简介 --(实时抽取数据的工具) 1) Flume提供一个分布式的,可靠的,对大数据量的日志进行高效收集.聚集.移动的服务,Flume只能在Unix环境下运行. 2) Flume基于流式架构 ...

  7. 【大数据作业九】安装关系型数据库MySQL 安装大数据处理框架Hadoop

    作业要求:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 4.简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中 ...

  8. 大数据之Kafka史上最详细原理总结

    Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实 ...

  9. 大数据入门:Hadoop安装、环境配置及检测

    目录 1.导包Hadoop包 2.配置环境变量 3.把winutil包拷贝到Hadoop bin目录下 4.把Hadoop.dll放到system32下 5.检测Hadoop是否正常安装 5.1在ma ...

随机推荐

  1. 04-树4. Root of AVL Tree (25)

    04-树4. Root of AVL Tree (25) 时间限制 100 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 CHEN, Yue An A ...

  2. 【Python】nvshens按目录批量下载图片爬虫1.00(单线程版)

    # nvshens按目录批量下载图片爬虫1.00(单线程版) from bs4 import BeautifulSoup import requests import datetime import ...

  3. 用Sass创建MetaFizzy效果

    来源:GBin1.com Hugo发现了一个绚丽的css效果应用于web中并教会你如何聪明的重建和使用它.两天前,我看见笔者Hugo在css帮助下重写MetaFizzy的效果,Hugo帮助我们找到了一 ...

  4. STL - 函数作为算法的参数

    函数作为参数,相当于C++的函数指针, C#的委托 for_each函数参数: #include <iostream> #include <algorithm> #includ ...

  5. 算法笔记_018:旅行商问题(Java)

    目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 蛮力法 2.2 减治法 2.2.1 Johson-Trotter算法 2.2.2 基于字典序的算法   1 问题描述 何为旅行商问题?按照非专业的说法,这个问 ...

  6. Linux回环接口-----(loop-back/loopback)

    回环接口(loop-back/loopback) Moakap整理 Loopback接口是一个虚拟网络接口,在不同的领域,其含义也大不一样. 1. TCP/IP协议栈中的loopback接口 在TCP ...

  7. angular.copy() 取消angular的数据双向绑定

    网址:https://www.tslang.cn/docs/tutorial.html

  8. JavaScript 数组方法处理字符串 prototype

    js中数组有许多方法,如join.map,reverse.字符串没有这些方法,可以“借用”数组的方法来处理字符串. <!doctype html> <html lang=" ...

  9. C# Dictionary通过value获取对应的key值[转发]

    1:最直白的循环遍历方法,可以分为遍历key--value键值对以及所有的key两种表现形式 2:用Linq的方式去查询(当然了这里要添加对应的命名空间 using System.Linq) 如下为一 ...

  10. PHP项目的“苦逼”经历与思考

    PHP项目的"苦逼"经历与思考 PHP零基础.但因为项目人手不够的原因,被安排到一个用户"定制"项目. 该项目是用PHP生成的统计数据报表. 而用户又有新的3个 ...