spark学习笔记-kafka集群搭建(6)

安装scala 2.11.4

1、将scala-2.11.4.tgz使用WinSCP拷贝到spark1的/usr/local目录下。
2、对scala-2.11.4.tgz进行解压缩：tar -zxvf scala-2.11.4.tgz。
3、对scala目录进行重命名：mv scala-2.11.4 scala
4、配置scala相关的环境变量
vi .bashrc
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export PATH=$SCALA_HOME/bin
source .bashrc
5、查看scala是否安装成功：scala -version
6、按照上述步骤在spark2和spark3机器上都安装好scala。使用scp将scala和.bashrc拷贝到spark2和spark3上即可。

安装Kafka包

1、将课程提供的kafka_2.9.2-0.8.1.tgz使用WinSCP拷贝到spark1的/usr/local目录下。
2、对kafka_2.9.2-0.8.1.tgz进行解压缩：tar -zxvf kafka_2.9.2-0.8.1.tgz。
3、对kafka目录进行改名：mv kafka_2.9.2-0.8.1 kafka
4、配置kafka
vi /usr/local/kafka/config/server.properties
broker.id：依次增长的整数，0、1、2、3、4，集群中Broker的唯一id
zookeeper.connect=192.168.1.107:2181,192.168.1.108:2181,192.168.1.109:2181
5、安装slf4j
将课程提供的slf4j-1.7.6.zip上传到/usr/local目录下
unzip slf4j-1.7.6.zip
把slf4j中的slf4j-nop-1.7.6.jar复制到kafka的libs目录下面

搭建kafka集群

1、按照上述步骤在spark2和spark3分别安装kafka。用scp把kafka拷贝到spark2和spark3行即可。

2、唯一区别的，就是server.properties中的broker.id，要设置为1和2

启动kafka集群

1、在三台机器上分别执行以下命令：nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

2、解决kafka Unrecognized VM option 'UseCompressedOops'问题
vi bin/kafka-run-class.sh 
if [ -z "$KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS" ]; then
  KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS="-server  -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+CMSScavengeBeforeRemark -XX:+DisableExplicitGC -Djava.awt.headless=true"
fi
去掉-XX:+UseCompressedOops即可

3、使用jps检查启动是否成功

测试kafka集群

 

使用基本命令检查kafka是否搭建成功

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.107:2181,192.168.1.108:2181,192.168.1.109:2181 --topic TestTopic --replication-factor 1 --partitions 1 --create

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.1.107:9092,192.168.1.108:9092,192.168.1.109:9092 --topic TestTopic

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.1.107:2181,192.168.1.108:2181,192.168.1.109:2181 --topic TestTopic --from-beginning