• Kafka入门到精通-阶段一(入门&实战&监控)

    简介

    ApacheKafka 是一个分布式的流处理平台。它具有以下特点：

    • 支持消息的发布和订阅，类似于 RabbtMQ、ActiveMQ 等消息队列；
    • 支持数据实时处理；
    • 能保证消息的可靠性投递；
    • 支持消息的持久化存储，并通过多副本分布式的存储方案来保证消息的容错；
    • 高吞吐率，单 Broker 可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量。

    基本概念

    Messages And Batches

    Kafka 的基本数据单元被称为 message(消息)，为减少网络开销，提高效率，多个消息会被放入同一批次 (Batch) 中后再写入。

    Topics And Partitions

    Kafka 的消息通过 Topics(主题) 进行分类，一个主题可以被分为若干个 Partitions(分区)，一个分区就是一个提交日志 (commit log)。消息以追加的方式写入分区，然后以陷入先出的顺序读取。Kafka 通过分区来实现数据的冗余和伸缩性，分区可以分布在不同的服务器上，这意味着一个 Topic 可以横跨多个服务器，以提供比单个服务器更强大的性能。

    由于一个 Topic 包含多个分区，因此无法在整个 Topic 范围内保证消息的顺序性，但可以保证消息在单个分区内的顺序性。

    Producers And Consumers 

    1. 生产者

    生产者负责创建消息。一般情况下，生产者在把消息均衡地分布到在主题的所有分区上，而并不关心消息会被写到哪个分区。如果我们想要把消息写到指定的分区，可以通过自定义分区器来实现。

    2. 消费者

    消费者是消费者群组的一部分，消费者负责消费消息。消费者可以订阅一个或者多个主题，并按照消息生成的顺序来读取它们。消费者通过检查消息的偏移量 (offset) 来区分读取过的消息。偏移量是一个不断递增的数值，在创建消息时，Kafka 会把它添加到其中，在给定的分区里，每个消息的偏移量都是唯一的。消费者把每个分区最后读取的偏移量保存在 Zookeeper 或 Kafka 上，如果消费者关闭或者重启，它还可以重新获取该偏移量，以保证读取状态不会丢失。

     一个分区只能被同一个消费者群组里面的一个消费者读取，但可以被不同消费者群组中所组成的多个消费者共同读取。多个消费者群组中消费者共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。

    Brokers And Clusters

    一个独立的 Kafka 服务器被称为 Broker。Broker 接收来自生产者的消息，为消息设置偏移量，并提交消息到磁盘保存。Broker 为消费者提供服务，对读取分区的请求做出响应，返回已经提交到磁盘的消息。

    Broker 是集群 (Cluster) 的组成部分。每一个集群都会选举出一个 Broker 作为集群控制器 (Controller)，集群控制器负责管理工作，包括将分区分配给 Broker 和监控 Broker。

    在集群中，一个分区 (Partition) 从属一个 Broker，该 Broker 被称为分区的首领 (Leader)。一个分区可以分配给多个 Brokers，这个时候会发生分区复制。这种复制机制为分区提供了消息冗余，如果有一个 Broker 失效，其他 Broker 可以接管领导权。

    集群安装

    官网下载

    Apache Kafka

    百度网盘分享

    链接：https://pan.baidu.com/s/1is099wFQwP9WaLmLMWedXg 
    提取码：yyds 
     

    tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz

    配置文件server.properties修改以下几处

    broker.id=2  (每一台的不能一样用来唯一标识一台主机)

    存储数据的路径 

    log.dirs=/home/bigdata/module/kafka_2.12-3.0.0/data

    配置zookeeper的存储数据路径

    zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka

    分发到集群的其他机器

    ./xsync ../module/kafka_2.12-3.0.0/

    xsync可以看我的shell专栏

    其他机器分别修改成

    broker.id=3
    broker.id=4

    集群管理脚本

    vi kafka.sh
    1. #!/bin/bash
    2.  
    3. case $1 in
    4. "start"){
    5.     for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
    6.     do
    7.         echo " --------启动 $i Kafka-------"
    8.         ssh $i "/home/bigdata/module/kafka_2.12-3.0.0/bin/kafka-server-start.sh -daemon /home/bigdata/module/kafka_2.12-3.0.0/config/server.properties "
    9.     done
    10. };;
    11. "stop"){
    12.     for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
    13.     do
    14.         echo " --------停止 $i Kafka-------"
    15.         ssh $i "/home/bigdata/module/kafka_2.12-3.0.0/bin/kafka-server-stop.sh stop"
    16.     done
    17. };;
    18. esac
    chmod 744 kafka.sh

    启动之前先启动zookeeper

    ./kafka.sh start

    查看zookeeper的节点数据如果可以看到以下数据说明集群启动成功（下面的工具在我的zookeeper专栏的百度网盘连接里面）

    kafka的shell操作

    主题操作

    创建主题

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

    列出出题

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

    查看主题详细信息

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

    修改主题的分区（只能增加不能减少）

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

    生产者操作 

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

    消费者操作

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

    Kafka生产者详解

    首先介绍一下 Kafka 生产者发送消息的过程：

    • Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象， ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容，同时还可以指定键和分区。在发送 ProducerRecord 对象前，生产者会先把键和值对象序列化成字节数组，这样它们才能够在网络上传输。
    • 接下来，数据被传给分区器。如果之前已经在 ProducerRecord 对象里指定了分区，那么分区器就不会再做任何事情。如果没有指定分区 ，那么分区器会根据 ProducerRecord 对象的键来选择一个分区，紧接着，这条记录被添加到一个记录批次里，这个批次里的所有消息会被发送到相同的主题和分区上。有一个独立的线程负责把这些记录批次发送到相应的 broker 上。
    • 服务器在收到这些消息时会返回一个响应。如果消息成功写入 Kafka，就返回一个 RecordMetaData 对象，它包含了主题和分区信息，以及记录在分区里的偏移量。如果写入失败，则会返回一个错误。生产者在收到错误之后会尝试重新发送消息，如果达到指定的重试次数后还没有成功，则直接抛出异常，不再重试。

    生产者重要的配置参数

    acks

    acks 参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的：

    • acks=0 ： 消息发送出去就认为已经成功了，不会等待任何来自服务器的响应；
    • acks=1 ： 只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应；
    • acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。

    buffer.memory

    设置生产者内存缓冲区的大小,默认是33554432，32M。

    compression.type

    默认情况下，发送的消息不会被压缩。如果想要进行压缩，可以配置此参数，可选值有 snappy，gzip，lz4。

    retries

    发生错误后，消息重发的次数。如果达到设定值，生产者就会放弃重试并返回错误，默认是2147483647。

    batch.size

    当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算，默认是16384，16k。

    linger.ms

    该参数制定了生产者在发送批次之前等待更多消息加入批次的时间，默认是0ms。

    max.in.flight.requests.per.connection

    指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。它的值越高，就会占用越多的内存，不过也会提升吞吐量，把它设置为 1 可以保证消息是按照发送的顺序写入服务器，即使发生了重试。

    timeout.ms, request.timeout.ms & metadata.fetch.timeout.ms

    • timeout.ms 指定了 borker 等待同步副本返回消息的确认时间；
    • request.timeout.ms 指定了生产者在发送数据时等待服务器返回响应的时间；
    • metadata.fetch.timeout.ms 指定了生产者在获取元数据（比如分区首领是谁）时等待服务器返回响应的时间。

    max.request.size

    该参数用于控制生产者发送的请求大小。它可以指发送的单个消息的最大值，也可以指单个请求里所有消息总的大小。例如，假设这个值为 1000K ，那么可以发送的单个最大消息为 1000K ，或者生产者可以在单个请求里发送一个批次，该批次包含了 1000 个消息，每个消息大小为 1K。

    receive.buffer.bytes & send.buffer.byte

    这两个参数分别指定 TCP socket 接收和发送数据包缓冲区的大小，-1 代表使用操作系统的默认值。

    Kafka生产者Api

    异步发送

    先构建一个消费者

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

    定义一个生产者CustomProducer 

    1. public class CustomProducer {
    2.     public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    3.         Properties props = new Properties();
    4.  
    5.         //kafka集群，broker-list
    6.         props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
    7.  
    8.         props.put("acks", "all");
    9.  
    10.         //重试次数
    11.         props.put("retries", 1);
    12.  
    13.         //批次大小
    14.         props.put("batch.size", 16384);
    15.  
    16.         //等待时间
    17.         props.put("linger.ms", 1);
    18.  
    19.         //RecordAccumulator缓冲区大小
    20.         props.put("buffer.memory", 33554432);
    21.  
    22.         props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    23.         props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    24.  
    25.         Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    26.  
    27.         for (int i = 0; i < 100; i++) {
    28.             producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
    29.         }
    30.         producer.close();
    31.     }
    32. }

    带回调函数的生产者

    1. public class CustomProducer {
    2.     public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    3.         Properties props = new Properties();
    4.  
    5.         //kafka集群，broker-list
    6.         props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
    7.  
    8.         props.put("acks", "all");
    9.  
    10.         //重试次数
    11.         props.put("retries", 1);
    12.  
    13.         //批次大小
    14.         props.put("batch.size", 16384);
    15.  
    16.         //等待时间
    17.         props.put("linger.ms", 1);
    18.  
    19.         //RecordAccumulator缓冲区大小
    20.         props.put("buffer.memory", 33554432);
    21.  
    22.         props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    23.         props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    24.  
    25.         Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    26.  
    27.         for (int i = 0; i < 100; i++) {
    28.             producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i)), new Callback() {
    29.  
    30.                 //回调函数，该方法会在Producer收到ack时调用，为异步调用
    31.                 @Override
    32.                 public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
    33.                     if (exception == null) {
    34.                         System.out.println("success->" + metadata.offset());
    35.                     } else {
    36.                         exception.printStackTrace();
    37.                     }
    38.                 }
    39.             });
    40.         }
    41.         producer.close();
    42.     }
    43. }

    同步发送

    1. public class CustomProducer {
    2.     public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    3.         Properties props = new Properties();
    4.  
    5.         //kafka集群，broker-list
    6.         props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
    7.  
    8.         props.put("acks", "all");
    9.  
    10.         //重试次数
    11.         props.put("retries", 1);
    12.  
    13.         //批次大小
    14.         props.put("batch.size", 16384);
    15.  
    16.         //等待时间
    17.         props.put("linger.ms", 1);
    18.  
    19.         //RecordAccumulator缓冲区大小
    20.         props.put("buffer.memory", 33554432);
    21.  
    22.         props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    23.         props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    24.  
    25.         Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    26.  
    27.         for (int i = 0; i < 100; i++) {
    28.             producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i))).get();
    29.         }
    30.         producer.close();
    31.     }
    32. }

    分区策略

    （1）指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；

    （2）没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值；

    （3）既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，会使用粘性分区，开始会随机的选择一个分区，并尽可能的使用这个分区，待batch满了或者是已经完成，那么就会在随机一个分区(和上一次不同的分区)

    指定分区测试

    1. public class CustomProducer {
    2.     public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    3.         Properties props = new Properties();
    4.  
    5.         //kafka集群，broker-list
    6.         props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
    7.  
    8.         props.put("acks", "all");
    9.  
    10.         //重试次数
    11.         props.put("retries", 1);
    12.  
    13.         //批次大小
    14.         props.put("batch.size", 16384);
    15.  
    16.         //等待时间
    17.         props.put("linger.ms", 1);
    18.  
    19.         //RecordAccumulator缓冲区大小
    20.         props.put("buffer.memory", 33554432);
    21.  
    22.         props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    23.         props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    24.  
    25.         Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    26.  
    27.         for (int i = 0; i < 10; i++) {
    28.             producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first",1, Integer.toString(i), Integer.toString(i)), new Callback() {
    29.  
    30.                 //回调函数，该方法会在Producer收到ack时调用，为异步调用
    31.                 @Override
    32.                 public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
    33.                     if (exception == null) {
    34.                         System.out.println("success->" + metadata.partition());
    35.                     } else {
    36.                         exception.printStackTrace();
    37.                     }
    38.                 }
    39.             });
    40.         }
    41.         producer.close();
    42.     }
    43. }

    指定key的情况测试

    1. public class CustomProducer {
    2.     public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    3.         Properties props = new Properties();
    4.  
    5.         //kafka集群，broker-list
    6.         props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
    7.  
    8.         props.put("acks", "all");
    9.  
    10.         //重试次数
    11.         props.put("retries", 1);
    12.  
    13.         //批次大小
    14.         props.put("batch.size", 16384);
    15.  
    16.         //等待时间
    17.         props.put("linger.ms", 1);
    18.  
    19.         //RecordAccumulator缓冲区大小
    20.         props.put("buffer.memory", 33554432);
    21.  
    22.         props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    23.         props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    24.  
    25.         KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    26.  
    27.         for (int i = 0; i < 5; i++) {
    28.             producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", "io","msg"+i), new Callback() {
    29.  
    30.                 //回调函数，该方法会在Producer收到ack时调用，为异步调用
    31.                 @Override
    32.                 public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
    33.                     if (exception == null) {
    34.                         System.out.println("success->" + metadata.partition());
    35.                     } else {
    36.                         exception.printStackTrace();
    37.                     }
    38.                 }
    39.             });
    40.         }
    41.         producer.close();
    42.     }
    43. }

    粘性分区测试

    1. public class CustomProducer {
    2.     public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    3.         Properties props = new Properties();
    4.  
    5.         //kafka集群，broker-list
    6.         props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
    7.  
    8.         props.put("acks", "all");
    9.  
    10.         //重试次数
    11.         props.put("retries", 1);
    12.  
    13.         //批次大小
    14.         props.put("batch.size", 16384);
    15.  
    16.         //等待时间
    17.         props.put("linger.ms", 1);
    18.  
    19.         //RecordAccumulator缓冲区大小
    20.         props.put("buffer.memory", 33554432);
    21.  
    22.         props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    23.         props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    24.  
    25.         KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    26.  
    27.         for (int i = 0; i < 500; i++) {
    28.             producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", "msg"+i), new Callback() {
    29.  
    30.                 //回调函数，该方法会在Producer收到ack时调用，为异步调用
    31.                 @Override
    32.                 public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
    33.                     if (exception == null) {
    34.                         System.out.println("success->" + metadata.partition());
    35.                     } else {
    36.                         exception.printStackTrace();
    37.                     }
    38.                 }
    39.             });
    40.         }
    41.         producer.close();
    42.     }
    43. }

    自定义分区器

    1. /**
    2.  * 自定义分区器
    3.  */
    4. public class CustomPartitioner implements Partitioner {
    5.  
    6.     private int batchSize;
    7.  
    8.     @Override
    9.     public void configure(Map<String, ?> configs) {
    10.         /*从生产者配置中获取分数线*/
    11.         batchSize = (Integer) configs.get("batch.size");
    12.         System.out.println(batchSize);
    13.     }
    14.  
    15.     @Override
    16.     public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value,
    17.                          byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
    18.         return 0;
    19.     }
    20.  
    21.     @Override
    22.     public void close() {
    23.         System.out.println("分区器关闭");
    24.     }
    25. }

    使用

    props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.study.hadoop.kafka.CustomPartitioner");

    提高吞吐量配置

    1.         //批次大小
    2.         props.put("batch.size", 16384);
    3.         //等待时间
    4.         props.put("linger.ms", 1);
    5.         //RecordAccumulator缓冲区大小
    6.         props.put("buffer.memory", 33554432*2);
    7.         //消息压缩
    8.         props.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"snappy");

    消息发送可靠性

    acks 参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的：

    • acks=0 ： 消息发送出去就认为已经成功了，不会等待任何来自服务器的响应；
    • acks=1 ： 只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应；
    • acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。

    消息的完全可靠

    数据重复问题

    At Least Once

    将服务器的ACK级别设置为-1，可以保证Producer到Server之间不会丢失数据，即At Least Once语义。

    At Most Once

    将服务器ACK级别设置为0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即At Most Once语义

    Exactly Once(精准一次)

    At Least Once + 幂等性 = Exactly Once

    幂等性的原理

    开启幂等性的Producer在初始化的时候会被分配一个PID，发往同一Partition的消息会附带Sequence Number。而Broker端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。

    但是PID重启就会变化，同时不同的Partition也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的Exactly Once。

    开始幂等性enable.idempotence设置为true(默认就是开启的)

    注意:

     PID重启就会变化，那么也就是说如果生产者重新启动，还是会出现重复的数据

    如果要完全保证精准一次性，那么就还需要加入事务

    消息事务

    开启事务必须先开启幂等性

    下图是事务的原理

    使用事务的例子代码

    1. public class CustomProducer {
    2.     public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    3.         Properties props = new Properties();
    4.  
    5.         //kafka集群，broker-list
    6.         props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
    7.  
    8.         //批次大小
    9.         props.put("batch.size", 16384);
    10.         //等待时间
    11.         props.put("linger.ms", 1);
    12.         //RecordAccumulator缓冲区大小
    13.         props.put("buffer.memory", 33554432 * 2);
    14.         //消息压缩
    15.         props.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "snappy");
    16.         props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    17.         props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    18.  
    19.         props.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG,"transactional_id_01");
    20.  
    21.         KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    22.  
    23.         //初始化事务
    24.         producer.initTransactions();
    25.         //开启事务
    26.         producer.beginTransaction();
    27.  
    28.         try {
    29.             for (int i = 0; i < 500; i++) {
    30.                 producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", "msg" + i), new Callback() {
    31.  
    32.                     //回调函数，该方法会在Producer收到ack时调用，为异步调用
    33.                     @Override
    34.                     public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
    35.                         if (exception == null) {
    36.                             System.out.println("success->" + metadata.partition());
    37.                         } else {
    38.                             exception.printStackTrace();
    39.                         }
    40.                     }
    41.                 });
    42.             }
    43. //            int intersection=9/0;
    44.             //提交事务
    45.             producer.commitTransaction();
    46.         } catch (Exception e) {
    47.             producer.abortTransaction();
    48.         } finally {
    49.             producer.close();
    50.         }
    51.     }
    52. }

    数据的有序性

    分区内乱序的原因：

    默认生产者会缓存每一个broker的5个请求

    比如:

    5 4 3 2 1

    在缓存发送到broker的过程是并行执行的，也就是一块发送,如果发送3出现了异常，然后经过重试以后，得到的数据就是

    3  5 4  2 1

    那么就出现了乱序

    乱序解决办法:

    在1.x版本之前的时候可以设置max.in.flight.requests.per.connection=1(默认值是5)，也就是每一个分区只缓存一个生产者的请求

    在1.x版本之后：

    如果没有开启幂等性，那么max.in.flight.requests.per.connection=1

    如果开启的幂等性，只要max.in.flight.requests.per.connection小于等于5就可以，原因是幂等性会排序后在落盘

    kafka broker

    zookeeper里面存储的信息

    Kafka 0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中，从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为__consumer_offsets。 

    工作流程

    分区的重分配 

    查看下主题的分区分配情况

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

     

    对于要重分配的主题生成配置文件，下面以first主题为例

    vi topics-to-move.json
    1. {
    2.  "topics": [
    3.  {"topic": "first"}
    4.  ],
    5.  "version": 1
    6. }

    执行下面的操作，生成重分区计划（--broker-list "2,3,4" 表示要把分区分配到那些broker,后面的数字是brokerid）

    bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "2,3,4" --generate

    生成下面的执行计划（下面我把执行计划文件做了修改）

    vi increase-replication-factor.json
    {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[2,4,3],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[4,3,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","partition":2,"replicas":[3,2,4],"log_dirs":["any","any","any"]}]}

     没有执行之前分区0 leader4 副本 4,3,2，我修改成了2,4,3

     执行以后

    bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute

    校验执行是否成功

    bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify

     如图修改分区的位置成功

    总结：

    也就是根据主题生成配置文件以后，自己就可以根据机器的情况，修改配置文件的信息，比如把主题分配到指定的broker,指定的副本到哪个broker都可以定制化

    副本机制

    （ 1 ） Kafka 副本作用：提高数据可靠性。
    （2） Kafka 默认副本 1 个，生产环境一般配置为 2 个 ，保证数据可靠性；太多副本会
    增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率。
    （3） Kafka 中副本分为： Leader 和 Follower 。 Kafka 生产者只会把数据发往 Leader ，
    然后 Follower 找 Leader 进行同步数据。
    （4） Kafka 分区中的所有副本统称为 AR （ Assigned Repllicas ）。
    AR = ISR + OSR
    ISR ，表示和 Leader 保持同步的 Follower 集合。如果 Follower 长时间未向 Leader 发送

    Follower故障

    Leader故障

    Leader partition 自动平衡

    • leader.imbalance.per.broker.percentage 
    • auto.leader.rebalance.enable
    • leader.imbalance.check.interval.seconds

    文件存储

    cd /home/bigdata/module/kafka_2.12-3.0.0/data/first-0

     

    查看日志文件内容

    /home/bigdata/module/kafka_2.12-3.0.0/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files ./00000000000000000000.index

     

     

     上面的绝对Offset实际是没有的，只是为了便于理解

    相关的配置参数

    • log.segment.bytes
    Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的，此配置是指 log 日志划分
    成块的大小， 默认值 1G 。
    • log.index.interval.bytes
    默认 4kb ， kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志（ .log ），然后就
    往 index 文件里面记录一个索引。 稀疏索引。

    文件清理策略

    Kafka 中 默认的日志保存时间为 7 天 ，可以通过调整如下参数修改保存时间。
    • log.retention.hours，最低优先级小时，默认 7 天。
    • log.retention.minutes，分钟。
    • log.retention.ms，最高优先级毫秒。
    • log.retention.check.interval.ms，负责设置检查周期，默认 5 分钟。
    那么日志一旦超过了设置的时间，怎么处理呢？
    Kafka 中提供的日志清理策略有 delete 和 compact 两种。
    1 ） delete 日志删除：将过期数据删除
    • log.cleanup.policy = delete 所有数据启用删除策略
    （ 1 ） 基于时间：默认打开 。 以 segment 中所有记录中的最大时间戳作为该文件时间戳。
    （2） 基于大小：默认关闭 。超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment 。
    log.retention.bytes ，默认等于 -1 ，表示无穷大。
    思考： 如果一个 segment 中有一部分数据过期，一部分没有过期，怎么处理？

     以 segment 中所有记录中的最大时间戳作为该文件时间戳。也就是002不会删除

    2）compact 日志压缩

    高效读写数据

    • Kafka 本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高
    • 读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据
    • 顺序写磁盘
    Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是 一直追加 到文件末端，
    为顺序写。 官网有数据表明 ，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s ，而随机写只有 100K/s 。这
    与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

    页缓存 + 零拷贝技术

    kafka消费者

    Kafka 消费方式

     消费者总体工作流程

    消费者组原理 

    消费者组初始化流程 

     

    消费者详细消费流程 

    消费者重要参数

    bootstrap.servers
    向 Kafka 集群建立初始连接用到的 host/port 列表。
    key.deserializer&value.deserializer
    指定接收消息的 key 和 value 的反序列化类型。一定要写全
    类名。
    group.id
    标记消费者所属的消费者组。
    enable.auto.commit
    默认值为 true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移
    量。
    auto.commit.interval.ms
    如果设置了 enable.auto.commit 的值为 true ， 则该值定义了
    消费者偏移量向 Kafka 提交的频率， 默认 5s 。
    auto.offset.reset
    当 Kafka 中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在 （如，数据被删除了），该如何处理？ earliest ：自动重置偏 移量到最早的偏移量。 latest ：默认，自动重置偏移量为最 新的偏移量。 none ：如果消费组原来的（ previous ）偏移量 不存在，则向消费者抛异常。 anything ：向消费者抛异常。
    offsets.topic.num.partitions
    __consumer_offsets 的分区数， 默认是 50 个分区。
    heartbeat.interval.ms
    Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间， 默认 3s 。 该条目的值必须小于 session.timeout.ms ，也不应该高于 session.timeout.ms 的 1/3 。
    session.timeout.ms
    Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间， 默认 45s。 超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。
    max.poll.interval.ms
    消费者处理消息的最大时长， 默认是 5 分钟 。超过该值，该 消费者被移除，消费者组执行再平衡。
    fetch.min.bytes
    默认 1 个字节。消费者 获取服务器端一批消息最小的字节数。
    fetch.max.wait.ms
    默认 500ms 。如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数 。该时间到，仍然会返回数据。
    fetch.max.bytes
    默认 Default: 52428800 （50 m）。消费者 获取服务器端一批 消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值 （50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝 对最大值。一批次的大小受 message.max.bytes （ broker config） or max.message.bytes （ topic config ）影响。
    max.poll.records
    一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数， 默认是 500 条。

    kafka消费者Api

    一个消费者消费一个主题

    注意：

    在消费者 API 代码中必须配置消费者组 id。命令行启动消费者不填写消费者组

    id 会被自动填写随机的消费者组 id。
    创建一个独立消费者，消费 first 主题中数据。

    消费者代码 

    1. public class CustomConsumer {
    2.     public static void main(String[] args) {
    3.         // 1.创建消费者的配置对象
    4.         Properties properties = new Properties();
    5.         // 2.给消费者配置对象添加参数
    6.         properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
    7.                 "hadoop102:9092");
    8.         // 配置序列化 必须
    9.         properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
    10.                 StringDeserializer.class.getName());
    11.  
    12.         properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
    13.                 StringDeserializer.class.getName());
    14.         // 配置消费者组（组名任意起名） 必须
    15.         properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
    16.         // 创建消费者对象
    17.         KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new
    18.                 KafkaConsumer<String, String>(properties);
    19.         // 注册要消费的主题（可以消费多个主题）
    20.         ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
    21.         topics.add("first");
    22.         kafkaConsumer.subscribe(topics);
    23.         // 拉取数据打印
    24.         while (true) {
    25.             // 设置 1s 中消费一批数据
    26.             ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
    27.                     kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
    28.             // 打印消费到的数据
    29.             for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
    30.                     consumerRecords) {
    31.                 System.out.println(consumerRecord);
    32.             }
    33.         }
    34.     }
    35. }

    生产者使用shell

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

    消费主题特定的一个分区

    1. public class CustomConsumer {
    2.     public static void main(String[] args) {
    3.         Properties properties = new Properties();
    4.  
    5.         properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");
    6.         // 配置序列化 必须
    7.         properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
    8.                 StringDeserializer.class.getName());
    9.  
    10.         properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
    11.                 StringDeserializer.class.getName());
    12.         // 配置消费者组（必须），名字可以任意起
    13.         properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");
    14.         KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new
    15.                 KafkaConsumer<>(properties);
    16.         // 消费某个主题的某个分区数据
    17.         ArrayList<TopicPartition> topicPartitions = new
    18.                 ArrayList<>();
    19.         topicPartitions.add(new TopicPartition("first", 2));
    20.         kafkaConsumer.assign(topicPartitions);
    21.         while (true){
    22.             ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
    23.                     kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
    24.             for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
    25.                     consumerRecords) {
    26.                 System.out.println(consumerRecord);
    27.             }
    28.         }
    29.     }
    30. }

    消费者组案例

    消费者组id相同那么他们就在一个消费者组

    消费者代码 

    1. public class CustomConsumer2 {
    2.     public static void main(String[] args) {
    3.         // 1.创建消费者的配置对象
    4.         Properties properties = new Properties();
    5.         // 2.给消费者配置对象添加参数
    6.         properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
    7.                 "hadoop102:9092");
    8.         // 配置序列化 必须
    9.         properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
    10.                 StringDeserializer.class.getName());
    11.  
    12.         properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
    13.                 StringDeserializer.class.getName());
    14.         // 配置消费者组（组名任意起名） 必须
    15.         properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
    16.         // 创建消费者对象
    17.         KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new
    18.                 KafkaConsumer<String, String>(properties);
    19.         // 注册要消费的主题（可以消费多个主题）
    20.         ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
    21.         topics.add("first");
    22.         kafkaConsumer.subscribe(topics);
    23.         // 拉取数据打印
    24.         while (true) {
    25.             // 设置 1s 中消费一批数据
    26.             ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
    27.                     kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
    28.             // 打印消费到的数据
    29.             for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
    30.                     consumerRecords) {
    31.                 System.out.println(consumerRecord);
    32.             }
    33.         }
    34.     }
    35. }

    生产者代码

    1. public class CustomProducer {
    2.     public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    3.         Properties props = new Properties();
    4.  
    5.         //kafka集群，broker-list
    6.         props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
    7.  
    8.         //批次大小
    9.         props.put("batch.size", 16384);
    10.         //等待时间
    11.         props.put("linger.ms", 1);
    12.         //RecordAccumulator缓冲区大小
    13.         props.put("buffer.memory", 33554432 * 2);
    14.         //消息压缩
    15.         props.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "snappy");
    16.         props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    17.         props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    18.  
    19.         props.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG,"transactional_id_01");
    20.  
    21.         KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    22.  
    23.         //初始化事务
    24.         producer.initTransactions();
    25.         //开启事务
    26.         producer.beginTransaction();
    27.  
    28.         try {
    29.             for (int i = 0; i < 500; i++) {
    30.                 producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", i+"","msg" + i), new Callback() {
    31.  
    32.                     //回调函数，该方法会在Producer收到ack时调用，为异步调用
    33.                     @Override
    34.                     public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
    35.                         if (exception == null) {
    36.                             System.out.println("success->" + metadata.partition());
    37.                         } else {
    38.                             exception.printStackTrace();
    39.                         }
    40.                     }
    41.                 });
    42.             }
    43. //            int intersection=9/0;
    44.             //提交事务
    45.             producer.commitTransaction();
    46.             Thread.sleep(1);
    47.         } catch (Exception e) {
    48.             producer.abortTransaction();
    49.         } finally {
    50.             producer.close();
    51.         }
    52.     }
    53. }

    效果如图

    消费者分区分配&在平衡

    配置参数

    partition.assignment.strategy

    默认策略就是Range

    Range 以及再平衡

    修改分区数

    bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 7

     总结：

    • 如果消费者0宕机那么0,1,2这一次的消息就会全部给消费者1消费
    • 然后后面就是在平衡以后的分配消费者1消费0,1,2，消费者2消费4,5,6

    RoundRobin

    总结:

    • 如果消费者0宕机，那么把0,3,6轮询的分配给消费者2和消费者3 
    • 然后在轮训的平衡

    Sticky

    尽量随机均匀分部在每一个broker(生产环境尽量用它)

    自动提交offset

    1.         // 是否自动提交 offset
    2.         properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,true);
    3.         // 提交 offset 的时间周期 1000ms，默认 5s
    4.         properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);

    手动提交offset

    1.         // 是否自动提交 offset
    2.         properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);
    3.         // 提交 offset 的时间周期 1000ms，默认 5s
    4.         properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);

    同步手动提交

    kafkaConsumer.commitSync();

    异步手动提交

    kafkaConsumer.commitAsync();

    指定offset消费

    auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest 。
    （ 1 ） earliest ：自动将偏移量重置为最早的偏移量， --from-beginning 。
    （2） latest （默认值） ：自动将偏移量重置为最新偏移量。
    （3） none ：如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常。
    任意位置消费案例 
    1. public class CustomConsumerSeek {
    2.     public static void main(String[] args) {
    3.         // 0 配置信息
    4.         Properties properties = new Properties();
    5.         // 连接
    6.         properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
    7.                 "hadoop102:9092");
    8.         // key value 反序列化
    9.  
    10.         properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
    11.                 StringDeserializer.class.getName());
    12.  
    13.         properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
    14.                 StringDeserializer.class.getName());
    15.         properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");
    16.         // 1 创建一个消费者
    17.         KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new
    18.                 KafkaConsumer<>(properties);
    19.         // 2 订阅一个主题
    20.         ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
    21.         topics.add("first");
    22.         kafkaConsumer.subscribe(topics);
    23.         Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();
    24.         while (assignment.size() == 0) {
    25.             kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
    26.             // 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
    27.             assignment = kafkaConsumer.assignment();
    28.         }
    29.         // 遍历所有分区，并指定 offset 从 1700 的位置开始消费
    30.         for (TopicPartition tp: assignment) {
    31.             kafkaConsumer.seek(tp, 100);
    32.         }
    33.         // 3 消费该主题数据
    34.         while (true) {
    35.             ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
    36.                     kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
    37.             for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
    38.                     consumerRecords) {
    39.                 System.out.println(consumerRecord);
    40.             }
    41.         }
    42.     }
    43. }

    注意:

    每一次启动都会在指定位置消费，与消费者组无关

    指定时间消费 

    1. public class CustomConsumerForTime {
    2.     public static void main(String[] args) {
    3.         Properties properties = new Properties();
    4.         // 连接
    5.         properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
    6.                 "hadoop102:9092");
    7.         // key value 反序列化
    8.  
    9.         properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
    10.                 StringDeserializer.class.getName());
    11.  
    12.         properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
    13.                 StringDeserializer.class.getName());
    14.         properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");
    15.         // 1 创建一个消费者
    16.         KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new
    17.                 KafkaConsumer<>(properties);
    18.         // 2 订阅一个主题
    19.         ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
    20.         topics.add("first");
    21.         kafkaConsumer.subscribe(topics);
    22.         Set<TopicPartition> assignment = new HashSet<>();
    23.         while (assignment.size() == 0) {
    24.             kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
    25.             // 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
    26.             assignment = kafkaConsumer.assignment();
    27.         }
    28.         HashMap<TopicPartition, Long> timestampToSearch = new
    29.                 HashMap<>();
    30.         // 封装集合存储，每个分区对应一天前的数据
    31.         for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
    32.             timestampToSearch.put(topicPartition,
    33.                     System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600 * 1000);
    34.         }
    35.         // 获取从 1 天前开始消费的每个分区的 offset
    36.         Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets =
    37.                 kafkaConsumer.offsetsForTimes(timestampToSearch);
    38.         // 遍历每个分区，对每个分区设置消费时间。
    39.         for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
    40.             OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp =
    41.                     offsets.get(topicPartition);
    42.             // 根据时间指定开始消费的位置
    43.             if (offsetAndTimestamp != null){
    44.                 kafkaConsumer.seek(topicPartition,
    45.                         offsetAndTimestamp.offset());
    46.             }
    47.         }
    48.         // 3 消费该主题数据
    49.         while (true) {
    50.             ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
    51.                     kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
    52.             for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
    53.                     consumerRecords) {
    54.                 System.out.println(consumerRecord);
    55.             }
    56.         }
    57.     }
    58. }

    消费者事务

    为什么要事务？

    数据积压

    相关参数

    fetch.max.bytes
    默认 Default: 52428800 （50 m）。消费者 获取服务器端一批 消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值 (50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝 对最大值。一批的大小受 message.max.bytes （ broker config） or max.message.bytes （ topic config ）影响。

    max.poll.records

    一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条 

    Kafka-Eagle 监控

    安装mysql

    这里为了简便，我使用的是docker

    1. sudo yum install docker
    2. sudo systemctl start docker
    3. sudo systemctl enable docker

    注意: 要保证时间和客户端的同步不然又证书问题，如果客户端的时间和mysql的时间不对会报错

    1. sudo yum install -y ntpdate
    2. sudo ntpdate 120.24.81.91

    冲突时使用这个
    sudo sudo systemctl stop ntp 

    镜像加速

    1. sudo mkdir -p /etc/docker
    2. sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
    3. {
    4.   "registry-mirrors": ["https://obnqc505.mirror.aliyuncs.com"]
    5. }
    6. EOF
    1. sudo systemctl daemon-reload
    2. sudo systemctl restart docker

     启动一个mysql容器并且开机自启

    sudo docker run -itd --name hive-mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root --restart=always  mysql:5.7

    kafka

    修改kafka的配置

    vi kafka-server-start.sh

    把

    1. if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then
    2.  export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
    3. fi

    修改成

    1. if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then
    2.  export KAFKA_HEAP_OPTS="-server -Xms2G -Xmx2G -XX:PermSize=128m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:ConcGCThreads=5 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=70"
    3.  export JMX_PORT="9999"
    4.  #export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
    5. fi

    分发配置文件

    ./xsync /home/bigdata/module/kafka_2.12-3.0.0/bin/kafka-server-start.sh

    xsync分发脚本在我的shell专栏

    重启kafka集群

    Kafka-Eagle 安装

    官网： https://www.kafka-eagle.org/
    链接：https://pan.baidu.com/s/1RhLk4Gva3ee1FOHDEraw6A 
    提取码：yyds  
    tar -zxvf kafka-eagle-bin-2.0.8.tar.gz
    cd kafka-eagle-bin-2.0.8/
    tar -zxvf efak-web-2.0.8-bin.tar.gz
    cd efak-web-2.0.8/
    vi /home/bigdata/module/kafka-eagle-bin-2.0.8/efak-web-2.0.8/conf/system-config.properties

    修改的地方(后面的kafka是kafka存储在zookeeper的路径更具自己的情况进行更改)

    1. #有多个集群就配置多个就是一个就删除cluster2的配置
    2. efak.zk.cluster.alias=cluster1
    3. cluster1.zk.list=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka
    4. # offset 保存在 kafka
    5. cluster1.efak.offset.storage=kafka
    6.  
    7. # 配置 mysql 连接
    8. efak.driver=com.mysql.jdbc.Driver
    9. efak.url=jdbc:mysql://hadoop102:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
    10. efak.username=root
    11. efak.password=root

    配置环境变量

    sudo vi /etc/profile.d/my_env.sh
    1. # kafkaEFAK
    2. export KE_HOME=/home/bigdata/module/kafka-eagle-bin-2.0.8/efak-web-2.0.8
    3. export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin
    source /etc/profile.d/my_env.sh

    启动监控应用

    ke.sh start

    访问

    http://192.168.10.102:8048/

    Kafka-Kraft 模式 

    现在不太常用，以后常用了在研究 

    本专栏参考了尚硅谷kafka入门到精通3.0.0写

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