大数据系列——IT大神kafka学习笔记（建议收藏）

1. 大数据领域数据类型

1.1 有界数据

​一般批处理(一个文件 或者一批文件),不管文件多大，都是可以度量

​mapreduce hive sparkcore sparksql

1.2 无界数据

​源源不断的流水一样 (流数据)

​Storm SparkStreaming

2. 消息队列(Message Queue)

• 消息 Message
• 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
• 队列 Queue
• 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移除元素和在尾部追加元素。入队、出队。
• 消息队列 MQ
• 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

3.1 点对点(P2P)

• 一个生产者生产的消息只能被一个消费者消费

3.2 发布订阅(Pub/Sub)

消息队列(Queue)、主题(Topic)、发布者(Publisher)、订阅者(Subscriber)

• 消息的发布者
• 消息的订阅者
• 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。

4. Kafka的简介

• 在大数据领域呢，为了满足日益增长的数据量，也有一款可以满足百万级别消息的生成和消费，分布式、持久稳定的产品——Kafka
• Kafka是分布式的发布—订阅消息系统(基于PS的一个消息队列)
• 它最初由LinkedIn(领英)公司发布,使用Scala语言编写
• 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的数据(登录、浏览、点击、分享、喜欢等用户行为产生的数据

5. Kafka的特点

• 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 (数据的存储)
• 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

6. Kafka的组件

• 一个消息队列需要哪些部分?
• 生产
• 消费
• 消息类别
• 存储等等
• Topic(主题)
• Kafka处理的消息的不同分类
• Broker (消息代理)
• 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 (物理上的分区)
• 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)
• 消息，是通信的基本单位，每个消息都属于一个partition

7. Kafka的服务

• 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

8. Kafka的安装

8.1 单机版的安装

• 准备kafka
• kafka_2.10-0.10.0.1.tgz
• 解压kafka
• tar -zxvf kafka_2.10-0.10.0.1.tgz -C /opt/
• 重命名
• mv kafka_2.10-0.10.0.1.tgz kafka
• 配置环境变量

export KAFKA_HOME=/opt/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

• 编辑server.properties

broker.id=1
log.dirs=/opt/kafka/logs
zookeeper.connect=uplooking03:2181,uplooking04:2181,uplooking05:2181
listeners=PLAINTEXT://:9092

• 启动kafka-server服务

kafka-server-start.sh [-daemon] server.properties

• 停止kafka服务

kafka-server-stop.sh

8.2 集群的安装

只需要在每个机器上修改对应的 ==broker.id=1== 即可

9. Kafka中Topic的操作

• 创建topic

kafka-topics.sh --create --topic t1 --partitions 3 --replication-factor 1 --zookeeper uplooking03:2181,uplooking04:2181

• ==注意: 创建topic过程的问题，replication-factor个数不能超过brokerserver的个数==
• 查看topic

kafka-topics.sh --list --zookeeper uplooking03

• 查看具体topic的详情

kafka-topics.sh --describe --topic t1 --zookeeper uplooking04:2181
PartitionCount：topic对应的partition的个数
ReplicationFactor：topic对应的副本因子，说白就是副本个数
Partition：partition编号，从0开始递增
Leader：当前partition起作用的breaker.id
Replicas: 当前副本数据存在的breaker.id，是一个列表，排在最前面的其作用
Isr：当前kakfa集群中可用的breaker.id列表

• 修改topic(不能修改replication-factor，以及只能对partition个数进行增加，不能减少 )

kafka-topics.sh --alter --topic t1 --partitions 4 --zookeeper uplooking03

• 删除Topic

kafka-topics.sh --delete --topic t1 --zookeeper uplooking03

• ps:这种删除只是标记删除,要想彻底删除必须设置一个属性,在server.properties中配置delete.topic.enable=true，否则只是标记删除
• 配置完成之后，需要重启kafka服务

10. Kafka中的生产者和消费者接口

• 自己写代码实现kafka提供的消息生产和消费的接口
• kafka自身也实现了自身的生产和消费的接口,给出了两个工具(kafka-console-producer.sh , kafka-console-consumer.sh)

11. Kafka自带的生产和消费消息的工具

11.1 kafka-console-producer.sh(生产工具)

kafka-console-producer.sh --topic t1 --broker-list uplooking03:9092,uploo
king04:9092,uplooking05:9092

11.2 kafka-console-consumer.sh(消费工具)

kafka-console-consumer.sh --zookeeper uplooking03 --topic t1
--from-beginning:从头开始消费
--blacklist:黑名单过滤(kafka-console-consumer.sh --zookeeper uplooking03 --blacklist t1,t3)
--whitelist:白名单过滤(kafka-console-consumer.sh --zookeeper uplooking03 --whitelist t2) 
ps:--topic|--blacklist|--whitelist 只能出现其中一个

12. ==Flume与Kafka的整合==

• 配置flume的agent配置文件
• touch flume-kafka.properties

# 对各个组件的描述说明
# 其中a1为agent的名字
# r1是a1的source的代号名字
# c1是a1的channel的代号名字
# k1是a1的sink的代号名字
############################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# 用于描述source的，类型是netcat网络
a1.sources.r1.type = netcat
# source监听的网络ip地址和端口号
a1.sources.r1.bind = uplooking01
a1.sources.r1.port = 44444
# 用于描述sink，类型是kafka
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.topic = hadoop
a1.sinks.k1.brokerList = uplooking03:9092,uplooking04:9092,uplooking05:9092
a1.sinks.k1.requiredAcks = 1
a1.sinks.k1.batchSize = 2
# 用于描述channel，在内存中做数据的临时的存储
a1.channels.c1.type = memory
# 该内存中最大的存储容量，1000个events事件
a1.channels.c1.capacity = 1000
# 能够同时对100个events事件监管事务
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# 将a1中的各个组件建立关联关系，将source和sink都指向了同一个channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

• 启动flume开始采集数据

[root@uplooking01:/opt/flume/conf]
 flume-ng agent --name a1 --conf-file flume-kafka.properties

• 开启Kafka消息消费工具

[root@uplooking03:/opt/flume/conf]
 kafka-console-consumer.sh --zookeeper uplooking03 --topic hadoop

• 给flume监听的Source发送数据

[root@uplooking03:/]
 nc uplooking01 44444

• 现在就可以到kafka的消费工具(kafka-console-consumer.sh)中区查看nc发送的数据

13. Kafka的API操作(生产者和消费者)

<dependency>
 <groupId>org.apache.kafka</groupId>
 <artifactId>kafka_2.10</artifactId>
 <version>0.10.0.1</version>
</dependency>

13.1 Kafka的生产者

• 创建生产者的配置文件 producer.properties

bootstrap.servers=uplooking03:9092,uplooking04:9092,uplooking05:9092
key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

• 创建生产者并且发送数据到topic中

public class MyKafkaProducer {
 public static void main(String[] args) throws IOException {
 Properties prop = new Properties();
 prop.load(MyKafkaProducer.class.getClassLoader().getResourceAsStream("producer.properties"));
 KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(prop);
 kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("hadoop", "name", "admin123"));
 kafkaProducer.close();
 }
}

13.2 Kafka的消费者

• 创建消费者的配置文件consumer.properties

zookeeper.connect=uplooking03:2181,uplooking04:2181,uplooking05:2181
group.id=test-consumer-group
bootstrap.servers=uplooking03:9092,uplooking04:9092,uplooking05:9092
key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

• 创建消息消费者消费topic中的数据

public static void main(String[] args) throws Exception {
 Properties prop = new Properties();
 prop.load(MyKafkaConsumer.class.getClassLoader().getResourceAsStream("consumer.properties"));
 KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(prop);
 Collection topics = new ArrayList();
 topics.add("hadoop");
 kafkaConsumer.subscribe(topics);
 while (true) {
 ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
 for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
 System.out.println(record.value());
 }
 }
}

• 自定义分区(MyCustomPartition)

package com.uplooking.bigdata.kafka.partition;
public class MyCustomPartition implements Partitioner {
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
//获取分区数, 分区编号一般都是从0开始
int partitionSize = cluster.partitionCountForTopic(topic);
int keyHash = Math.abs(key.hashCode());
int valueHash = Math.abs(value.hashCode());
return keyHash % partitionSize;
}
public void close() {
}
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
}

• 配置自定义分区(producer.properties)

partitioner.class=com.uplooking.bigdata.kafka.partition.MyCustomPartition

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