单机配置kafka和zookeeper

1:环境准备

jdk 推荐oracle,不建议open sdk

在/etc/profile加入下列环境变量

在PATH中将jdk和jre的bin加入path里面

$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin

2:安装zookeeper

下载zookeeper tar

url: https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.5/zookeeper-3.4.5.tar.gz

将压缩包移动到/usr/local下面

tar -zxvf ***

 

更改配置文件

(1)将conf/zoo_sample.cfg更改为zoo.cfg

(2)更改配置如下

注意:

  *其中默认port为2181。

  *datadir需手动创建 mkdir -p datadir

       *注释掉的参数在单机中无用

(3)加入环境变量 /etc/profile

 

测试:

可以cd 到bin目录下通过执行 zkServer.sh shell脚本启动、停止或者查看状态

eg:

./zkServer.sh start/stop/status

 

3:安装kafka

先下载tar包、解压、mv到/usr/local下面

wget https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/0.11.0.0/kafka_2.11-0.11.0.0.tgz
sudo mv *** /usr/local
cd /usr/local
sudo tar -zxvf ****
sudo rm **.tar.gz

 

修改config目录下配置文件

vim server.properties

修改如下参数

#broker.id需改成正整数,单机为1就好
broker.id=1
#指定端口号
port=9092
#localhost这一项还有其他要修改,详细见下面说明
host.name=localhost
#指定kafka的日志目录
log.dirs=/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-logs
#连接zookeeper配置项,这里指定的是单机,所以只需要配置localhost,若是实际生产环境,需要在这里添加其他ip地址和端口号
zookeeper.connect=localhost:2181

 

vim zookeeper.properties

修改如下参数

#数据目录
dataDir=/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/zookeeper/data
#客户端端口
clientPort=2181
host.name=localhost

producer.properties and consumer.properties

zookeeper.connect=localhost:2181

 

4:启动kafka

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

终端都是info log

 

注意:如果是非root用户,可能会使用到sudo去启动zookeeper和kafka,但是那样会失败必须将kafka整个目录下的文件的owner和group都改为自己的用户。

可以通过jps命令查看两者是否启动成功

2576 QuorumPeerMain表示zookeeper

如果发现没启动成功,可以在zookeeper/config/zookeeper.out里debug。

 

成功启动后,可以简单通过demo进行测试

github有各种语言的kafka支持

url:https://github.com/edenhill/librdkafka/tree/v0.9.5

 

 

可以简单通过go的demo进行测试

consumer

import (
    "fmt"
    "github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)

func main() {

    c, err := kafka.NewConsumer(&kafka.ConfigMap{
        "bootstrap.servers": "localhost",
        "group.id":          "myGroup",
        "auto.offset.reset": "earliest",
    })

    if err != nil {
        panic(err)
    }

    c.SubscribeTopics([]string{"myTopic", "^aRegex.*[Tt]opic"}, nil)

    for {
        msg, err := c.ReadMessage(-1)
        if err == nil {
            fmt.Printf("Message on %s: %s\n", msg.TopicPartition, string(msg.Value))
        } else {
            fmt.Printf("Consumer error: %v (%v)\n", err, msg)
            break
        }
    }

    c.Close()
}

producer

import (
    "fmt"
    "github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)

func main() {

    p, err := kafka.NewProducer(&kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": "localhost"})
    if err != nil {
        panic(err)
    }

  
    go func() {
        for e := range p.Events() {
            switch ev := e.(type) {
            case *kafka.Message:
                if ev.TopicPartition.Error != nil {
                    fmt.Printf("Delivery failed: %v\n", ev.TopicPartition)
                } else {
                    fmt.Printf("Delivered message to %v\n", ev.TopicPartition)
                }
            }
        }
    }()

 
    topic := "myTopic"
    for _, word := range []string{"Welcome", "to", "the", "Confluent", "Kafka", "Golang", "client"} {
        p.Produce(&kafka.Message{
            TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &topic, Partition: kafka.PartitionAny},
            Value:          []byte(word),
        }, nil)
    }


    p.Flush(15 * 1000)
}

 

posted @ 2018-05-24 13:38  柳下_MBX  阅读(564)  评论(0编辑  收藏  举报