Kafka实践（一）：kafka和storm集群的环境安装

淡淡的烟草味﹌ 2021-06-10 20:38 330阅读 0赞

## 前言 ##

storm和kafka集群安装是没有必然联系的，我将这两个写在一起，是因为他们都是由zookeeper进行管理的，也都依赖于JDK的环境，为了不重复再写一遍配置，所以我将这两个写在一起。若只需一个，只需挑选自己选择的阅读即可。

这两者的依赖如下:

*  **Storm集群**：JDK1.8 , Zookeeper3.4，Storm1.1.1；
 *  **Kafa集群** : JDK1.8 ，Zookeeper3.4 ，Kafka2.12；

**说明**: Storm1.0 和Kafka2.0对JDK要求是1.7以上，Zookeeper3.0以上。

**下载地址:**  
Zookeeper：https://zookeeper.apache.org/releases.html\#download  
Storm: http://storm.apache.org/downloads.html  
Kafka: http://kafka.apache.org/downloads

## JDK安装 ##

**每台机器都要安装JDK！！！**  
**说明**: 一般CentOS自带了openjdk，但是我们这里使用的是oracle的JDK。所以要写卸载openjdk，然后再安装在oracle下载好的JDK。如果已经卸载，可以跳过此步骤。  
首先输入 java -version  
查看是否安装了JDK，如果安装了，但版本不适合的话，就卸载  
![这里写图片描述][format_png]

输入  
rpm -qa | grep java  
查看信息  
![这里写图片描述][format_png 1]  
然后输入:  
rpm -e --nodeps “你要卸载JDK的信息”  
如: rpm -e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.99-2.6.5.1.el6.x86\_64  
![这里写图片描述][format_png 2]

确认没有了之后，解压下载下来的JDK

tar  -xvf   jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

移动到opt/java文件夹中，没有就新建，然后将文件夹重命名为jdk1.8。

mv  jdk1.8.0_144 /opt/java
    mv  jdk1.8.0_144  jdk1.8

然后编辑 profile 文件，添加如下配置  
输入:

vim /etc/profile

添加:

export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8
    export JRE_HOME=/opt/java/jdk1.8/jre
    export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
    export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:$PATH

添加成功之后，输入

source /etc/profile
    java  -version

查看是否配置成功

## Zookeeper 环境安装 ##

### 1，文件准备 ###

将下载下来的Zookeeper 的配置文件进行解压  
在linux上输入:

tar  -xvf   zookeeper-3.4.10.tar.gz

然后移动到/opt/zookeeper里面，没有就新建，然后将文件夹重命名为zookeeper3.4  
输入

mv  zookeeper-3.4.10  /opt/zookeeper
    mv  zookeeper-3.4.10  zookeeper3.4

### 2，环境配置 ###

编辑 /etc/profile 文件  
输入:

export  ZK_HOME=/opt/zookeeper/zookeeper3.4 
    export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${ZK_HOME}/bin:$PATH

输入:

source  /etc/profile

使配置生效

### 3，修改配置文件 ###

3.3.1 创建文件和目录

在集群的服务器上都创建这些目录

mkdir   /opt/zookeeper/data  
    mkdir   /opt/zookeeper/dataLog

并且在/opt/zookeeper/data目录下创建myid文件  
输入:

touch  myid

创建成功之后，更改myid文件。  
我这边为了方便，将master、slave1、slave2的myid文件内容改为1,2,3  
![这里写图片描述][format_png 3]

3.3.2 新建zoo.cfg

切换到/opt/zookeeper/zookeeper3.4/conf 目录下  
如果没有 zoo.cfg 该文件，就复制zoo\_sample.cfg文件并重命名为zoo.cfg。  
修改这个新建的zoo.cfg文件

dataDir=/opt/zookeeper/data
    dataLogDir=/opt/zookeeper/dataLog
    server.1=master:2888:3888
    server.2=slave1:2888:3888
    server.3=slave2:2888:3888

![这里写图片描述][format_png 4]

**说明**：client port，顾名思义，就是客户端连接zookeeper服务的端口。这是一个TCP port。dataLogDir里是放到的顺序日志(WAL)。而dataDir里放的是内存数据结构的snapshot，便于快速恢复。为了达到性能最大化，一般建议把dataDir和dataLogDir分到不同的磁盘上，这样就可以充分利用磁盘顺序写的特性。dataDir和dataLogDir需要自己创建，目录可以自己制定，对应即可。server.1中的这个1需要和master这个机器上的dataDir目录中的myid文件中的数值对应。server.2中的这个2需要和slave1这个机器上的dataDir目录中的myid文件中的数值对应。server.3中的这个3需要和slave2这个机器上的dataDir目录中的myid文件中的数值对应。当然，数值你可以随便用，只要对应即可。2888和3888的端口号也可以随便用，因为在不同机器上，用成一样也无所谓。  
1.tickTime：CS通信心跳数  
Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。tickTime以毫秒为单位。  
tickTime=2000  
2.initLimit：LF初始通信时限  
集群中的follower服务器(F)与leader服务器(L)之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）。  
initLimit=10  
3.syncLimit：LF同步通信时限  
集群中的follower服务器与leader服务器之间请求和应答之间能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）。  
syncLimit=5

依旧将zookeeper传输到其他的机器上，记得更改 /opt/zookeeper/data 下的myid，这个不能一致。  
输入:

scp -r /opt/zookeeper root@slave1:/opt
    scp -r /opt/zookeeper root@slave2:/opt

### 4，启动zookeeper ###

因为zookeeper是选举制，它的主从关系并不是像hadoop那样指定的，具体可以看官方的文档说明。  
成功配置zookeeper之后，在每台机器上启动zookeeper。  
切换到zookeeper目录下

cd /opt/zookeeper/zookeeper3.4/bin

输入:

zkServer.sh start

成功启动之后  
查看状态输入:

zkServer.sh status

可以查看各个机器上zookeeper的leader和follower  
![这里写图片描述][format_png 5]

## Storm 环境安装 ##

### 1，文件准备 ###

将下载下来的storm的配置文件进行解压  
在linux上输入:

tar  -xvf   apache-storm-1.1.1.tar.gz

然后移动到/opt/storm里面，没有就新建，然后将文件夹重命名为storm1.1  
输入

mv  apache-storm-1.1.1  /opt/storm
     mv  apache-storm-1.1.1  storm1.1

### 2，环境配置 ###

编辑 /etc/profile 文件  
添加：

export STORM_HOME=/opt/storm/storm1.1
    export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${ZK_HOME}/bin:${STORM_HOME}/bin:$PATH

输入 storm version 查看版本信息  
![这里写图片描述][format_png 6]

### 3，修改配置文件 ###

编辑 storm/conf 的 storm.yarm。

进行如下编辑:  
输入:  
vim storm.yarm

storm.zookeeper.servers:
         - "master"
         - "slave1"
         - "slave2"
    
    storm.local.dir: "/root/storm"
    
    nimbus.seeds: ["master"]
    
    supervisor.slots.ports:
        - 6700
        - 6701
        - 6702
        - 6703

![这里写图片描述][format_png 7]  
**说明:**

1.  storm.zookeeper.servers是指定zookeeper的服务地址。  
    因为storm的存储信息在zookeeper上，所以要配置zookeeper的服务地址。如果zookeeper是单机就只用指定一个！
2.  storm.local.dir 表示存储目录。  
    Nimbus和Supervisor守护进程需要在本地磁盘上存储一个目录来存储少量的状态（比如jar，confs等等）。可以在每台机器创建，并给于权限。  
    3.nimbus.seeds 表示候选的主机。  
    worker需要知道那一台机器是主机候选(zookeeper集群是选举制)，从而可以下载 topology jars 和confs。  
    4.supervisor.slots.ports 表示worker 端口。  
    对于每一个supervisor机器，我们可以通过这项来配置运行多少worker在这台机器上。每一个worker使用一个单独的port来接受消息，这个端口同样定义了那些端口是开放使用的。如果你在这里定义了5个端口，就意味着这个supervisor节点上最多可以运行5个worker。如果定义3个端口，则意味着最多可以运行3个worker。在默认情况下(即配置在defaults.yaml中)，会有有四个workers运行在 6700, 6701, 6702, and 6703端口。  
    supervisor并不会在启动时就立即启动这四个worker。而是接受到分配的任务时，才会启动，具体启动几个worker也要根据我们Topology在这个supervisor需要几个worker来确定。如果指定Topology只会由一个worker执行，那么supervisor就启动一个worker，并不会启动所有。

**注**: 这些配置前面不要有空格！！！，不然会报错。 这里使用的是主机名(做了映射)，也可以使用IP。实际的以自己的为准。

可以使用scp命令或者ftp软件将storm复制到其他机器上  
![这里写图片描述][format_png 8]

成功配置之后，然后就可以启动Storm了，不过要确保JDK、Zookeeper已经正确安装，并且Zookeeper已经成功启动。

### 4，启动Storm ###

切换到 storm/bin 目录下  
在主节点(master)启动输入：

storm nimbus >/dev/null 2>&1 &

访问web界面(master)输入:

storm ui

从节点(slave1，slave2)输入:

storm supervisor >/dev/null 2>&1 &

在浏览器界面输入: 8080端口  
成功打开该界面，表示环境配置成功:  
![这里写图片描述][format_png 9]

## kafka的环境安装 ##

### 1，文件准备 ###

将下载下来的Kafka的配置文件进行解压  
在linux上输入:

tar  -xvf   kafka_2.12-1.0.0.tgz

然后移动到/opt/kafka里面，没有就新建，然后将文件夹重命名为kafka2.12  
输入

mv  kafka_2.12-1.0.0  /opt/kafka
     mv  kafka_2.12-1.0.0  kafka2.12

### 2，环境配置 ###

编辑 /etc/profile 文件  
输入:

export  KAFKA_HOME=/opt/kafka/kafka2.12 
    export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${KAFKA_HOME}/bin:${ZK_HOME}/bin:$PATH

输入:

source  /etc/profile

使配置生效

### 3，修改配置文件 ###

**注**:其实要说的话，如果是单机的话，kafka的配置文件可以不用修改，直接到bin目录下启动就可以了。但是我们这里是集群，所以稍微改下就可以了。

切换到kafka/config 目录下  
编辑**server.properties** 文件  
需要更改的是Zookeeper的地址:  
找到Zookeeper的配置，指定Zookeeper集群的地址，设置如下修改就可以了

zookeeper.connect=master:2181,slave1:2181,slave2:2181
    zookeeper.connection.timeout.ms=6000

其它可以选择更改的有

**1 ，num.partitions 表示指定的分区，默认为1**  
**2，log.dirs kafka的日志路径，这个按照个人需求更改就行**  
**3, broker.id:非负整数，用于唯一标识broker，每台不一样**

...  
**注**:还有其它的配置，可以查看官方文档，如果没有特别要求，使用默认的就可以了。

配置好之后，记得使用scp 命令传输到其它的集群上，记得更改**server.properties** 文件！

### 4，启动kafka ###

集群每台集群都需要操作！

切换到kafka/bin 目录下  
输入:

kafka-server-start.sh

然后输入jps名称查看是否成功启动:  
![这里写图片描述][format_png 10]

成功启动之后，可以进行简单的测试下  
首先创建个topic  
输入:

kafka-topics.sh --zookeeper master:2181 --create --topic t_test --partitions 5  --replication-factor 2

**说明:** 这里是创建了一个名为 t\_test 的topic，并且指定了5个分区，每个分区指定了2个副本数。如果不指定分区，默认的分区就是配置文件配置的。

然后进行生产数据  
输入:

kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic t_test

![这里写图片描述][format_png 11]

可以使用进行Ctrl+D 退出

然后我们再打开一个xshell窗口  
进行消费  
输入:

kafka-console-consumer.sh  --zookeeper master:2181  --topic t_test --from-beginning

![这里写图片描述][format_png 12]  
可以使用进行Ctrl+C 退出

可以看到数据已经正常消费了。

### 5，kafka的一些常用命令 ###

1.启动和关闭kafka

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties >>/dev/null 2>&1 &
    bin/kafka-server-stop.sh

2.查看kafka集群中的消息队列和具体队列  
查看集群所有的topic

kafka-topics.sh --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181 --list

查看一个topic的信息

kafka-topics.sh --zookeeper master:2181 --describe --topic t_test

3.创建Topic

kafka-topics.sh --zookeeper master:2181 --create --topic t_test --partitions 5  --replication-factor 2

4.生产数据和消费数据

kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic t_test

Ctrl+D 退出

kafka-console-consumer.sh  --zookeeper master:2181  --topic t_test --from-beginning

Ctrl+C 退出

5.kafka的删除命令

kafka-topics.sh --delete --zookeeper master:2181 --topic t_test

6,添加分区

kafka-topics.sh --alter --topict_test --zookeeper master:2181 --partitions 10

## 其它 ##

Storm环境搭建参考官方文档:  
http://storm.apache.org/releases/1.1.1/Setting-up-a-Storm-cluster.html

Kafka环境搭建参考官方文档:  
http://kafka.apache.org/quickstart

到此，本文结束，谢谢阅读！

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