Kafka学习---1、Kafka 概述、Kafka快速入门

1、Kafka概述

1.1 定义

1、Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue)，主要是应用于大数据实时处理领域。
2、发布/订阅：消息的发布者不会将信息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的信息分为不同的类别，订阅者只接受感兴趣的消息。
3、Kafka最新定义：Kafka是一个开源的分布式事件流平台（Event Streaming Platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

1.2 消息队列

目 前企 业中比 较常 见的 消息 队列产 品主 要有 Kafka、ActiveMQ 、RabbitMQ 、RocketMQ 等。
在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列。在 JavaEE 开发中主要采用 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。

1.2.1 传统消息队列的应用场景

传统的消息队列的主要应用场景包括：缓存/消峰、解耦和异步通信。
1、消息队列的应用场景——缓冲/消峰
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信息的处理速度不一致的情况。

2、消息队列的应用场景——解耦
运行你独立的扩展或修改两边的处理流程，只有确保它们遵守同样的接口约束

3、消息队列的应用场景——异步通信
允许用户把一个信息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们

1.2.2 消息队列的两种模式

1、点对点模式
消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息

2、发布/订阅模式
可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等）
消费者消费数据之后，不删除数据
每个消费者互相独立，都可以消费到数据

1.3 Kafka基础架构

1、producer：消息生产者，就是向Kafka broker发消息的客户端
2、Consumer：消息消费者，向Kafka broker取消息的客户端
3、Consumer Group（CG）：消费组，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组内消费者消费；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。
4、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。
5、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。
6、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。
7、Reolica：副本。一个topic的每个分区都有若干个副本，一个Leader和若干个Follower。
8、Leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发生数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是Leader。
9、Follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从Leader中同步数据，保持和Leader数据的同步。Leader发生故障时，某个Follower会成为新的Leader。

2、Kafka快速入门

2.1 安装部署

2.1.1 集群规划

hadoop102	hadoop103	hadoop104
zk	zk	zk
kafka	kafka	kafka

2.1.2 集群部署

0、获取安装包
链接：https://pan.baidu.com/s/1zzgLmW6kz65C5V3E2ENxSg
提取码：zhm6
1、解压安装包（记得到上传的目录下将文件解压）

tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /opt/module/

2、修改解压后的文件名称

 mv kafka_2.12-3.0.0/ kafka

3、进入到/opt/module/kafka 目录，修改配置文件

#broker 的全局唯一编号，不能重复，只能是数字。
***broker.id=0***
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘 IO 的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka 运行日志(数据)存放的路径，路径不需要提前创建，kafka 自动帮你创建，可以配置多个磁盘路径，路径与路径之间可以用"，"分隔
***log.dirs=/opt/module/kafka/datas***
#topic 在当前 broker 上的分区个数
num.partitions=1
#用来恢复和清理 data 下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
# 每个 topic 创建时的副本数，默认时 1 个副本
offsets.topic.replication.factor=1
#segment 文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#每个 segment 文件的大小，默认最大 1G
log.segment.bytes=1073741824
# 检查过期数据的时间，默认 5 分钟检查一次是否数据过期
log.retention.check.interval.ms=300000
#配置连接 Zookeeper 集群地址（在 zk 根目录下创建/kafka，方便管理）
***zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka***

4、分发安装包（将安装包发送到其他两个节点）

xsync kafka/

5、分别在 hadoop103 和 hadoop104 上修改配置文件/opt/module/kafka/config/server.properties中的 broker.id=1、broker.id=2
注：broker.id 不得重复，整个集群中唯一
6、配置环境变量
（1）在/etc/profile.d/my_env.sh 文件中增加 kafka 环境变量配置

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

（2）刷新一下环境

 source /etc/profile

（3）分发环境变量文件到其他节点，并source。
7、启动集群
（1）先启动Zookeeper集群，然后启动Kafka集群。

 zk.sh start

（2）依次在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 节点上启动 Kafka。

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

（8）关闭集群（每个节点都要）

 bin/kafka-server-stop.sh

2.1.3 集群一键启动和停止脚本

1、在/home/atguigu/bin 目录下创建文件 kf.sh 脚本文件

#! /bin/bash
case $1 in
"start"){
    
    
 for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
 do
 echo " --------启动 $i Kafka-------"
 ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh -
daemon /opt/module/kafka/config/server.properties"
 done
};;
"stop"){
    
    
 for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
 do
 echo " --------停止 $i Kafka-------"
 ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-stop.sh "
 done
};;
esac

2、添加执行权限

 chmod +x kf.sh

3、启动集群命令

 kf.sh start

4、停止集群命令

kf.sh stop

注意：停止Kafa集群的时候，一定要等kafka所以节点进程全部停止后再停止Zookeeper集群。因为Zookeeper集群当中记录着Kafka集群相关的信息，Zookeeper集群一旦先停止，Kafka集群就没办法再获取停止进行的信息，只能手动杀死Kafka进程了。

2.2 命令行操作

2.2.1 主题命令行操作

1、查看操作主题命令参数

bin/kafka-topics.sh

参数	描述
–bootstrap-server<String: server toconnect to>	连接的kafka Broker主机名称和端口号
–topic<String: topic>	操作的topic名称
–create	创建主题
–delete	删除主题
–alter	修改主题
–list	查看所有主题
–describe	查看主题详细描述
–partitions<Integer:# of partitions>	设置分区数
–replication-factor<Integer:replication factor>	设置分区数
–config<String: name=value>	更新系统默认的配置
2、查看当前服务器中的所有topic

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --list

3、创建first topic

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic first

选项说明：
（1）topic:定义topic名
（2）replication-factor：定义副本数
（3）partitions 定义分区数
4、查看first 主题的详情

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first

5、修改分区数（分区数只能增加，不能减少）

 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 3

6、再次查看 first 主题的详情

 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first

7、删除topic

 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --delete --topic first

2.2.2 生产者命令行操作

1、查看操作生产者命令参数

 bin/kafka-console-producer.sh

参数	描述
–bootstrap-server <String: server toconnect to>	连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。
–topic <String: topic>	操作的 topic 名称。
2、发送消息

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

2.2.2 消费者命令行操作

1、查看操作消费者命令参数

  bin/kafka-console-consumer.sh

参数	描述
–bootstrap-server <String: server toconnect to>	连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。
–topic <String: topic>	操作的 topic 名称。
–from-beginning	从头开始消费
–group <String: consumer group id>	指定消费者组名称。。
2、消费消息
（1）消费first主题中的数据

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

（2）把主题中所有的数据都读取出来（包括历史数据）。

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first