Kafka小记

kafka简介

　　kafka是由LinkedIn开发，主要是用来处理Linkedin的大面积活跃数据流处理(activity stream).  此类的数据经常用来反映网站的一些有用的信息，比如PV,页面展示给哪些用户访问，用户搜索什么关键字最多，这类信息经常被log到文件里，然后线下且周期性的去分析这些数据。现在这种用户活跃数据已经成为互联网公司重要的一部分，所以必须构建一个更轻量且更精炼的基础架构。 

 

　　活跃数据 使用案列 

　　　　分析一下用户行为（pageviews），以便我能设计出更好的广告位。 

　　　　快速的统计用户投票，点击。

　　　　对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势。

　　　　防止用户对网站进行无限制的抓取数据，以及超限制的使用API,辨别垃圾。 

　　　　对网站进行全方位的实时监控，从而得到实时有效的性能数据，并且及时的发成警告。

　　　　批量的导入数据到数据仓库，对数据进行离线分析，从而得到有价值的商业信息。(0.6可以直接将数据导入Hadoop) 

 

　　活跃数据的特点 

　　      高流量的活跃数据是无法确定其大小的，因为他可能随时的变化，比如商家可能促销，节假日打折，突然又冒出一个跳楼价等等。所有的数据可能是数量级的往上递增。 传统日志分析方式都是需要离线，而且操作起来比较复杂，根本无法满足实时的分析。另一方面，现有的消息队列系统只能达到近似实时的分析，因为无法消费大量的持久化在队列系统上的信息。Kafka的目标就是能够成为一个高效的队列平台，无论是处理离线的信息还是在线的信息。

kafka是一个消息订阅和发布的系统，我们将message的发布（publish）者称为producer，将message的订阅（subscribe）者称为consumer，将中间的存储阵列称作broker。它的核心概念有如下几个：

　　topic

　　partition

　　offset

　　consumer group

安装伪分布式kafka
    cd /usr/local
    tar -zxvf kafka_2.10-0.8.2.0.tgz
    mv kafka_2.10-0.8.2.0 kafka
    cd /usr/local/kafka/
    启动Kafka自带的ZooKeeper，后台运行
    bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties >/dev/null 2>&1 &
    启动Kafka服务，后台运行
    bin/kafka-server-start.sh config/server.properties >/dev/null 2>&1 &
    创建一个Kafka的主题，连接到本地zk，副本因子1，分区1，主题名是test
    bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
    查看ZooKeeper上Kafka的主题
    bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
    查看Kafka的主题详情
    bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
    创建生产者
    bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
    创建消费者
    bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

安装完全分布式kafka，在h5 h6 h7节点上
    在h5节点上安装Kafka，
    要求启动ZooKeeper集群。
    cd /usr/local
    tar -zxvf kafka_2.10-0.8.2.0.tgz
    mv kafka_2.10-0.8.2.0 kafka
    cd /usr/local/kafka/
    vi config/server.properties
        broker.id=36        ##必须是数字
        host.name=h6        ##可以是IP、主机名、域名
        log.dirs=/usr/local/kafka/logs
    scp -rq /usr/local/kafka/ h6:/usr/local
    scp -rq /usr/local/kafka/ h7:/usr/local
    
    
    创建一个Kafka的主题，连接到zk集群，副本因子3，分区3，主题名是test
        bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper h5:2181 --topic test111 --replication-factor 3 --partitions 3
    查看Kafka的主题详情
        bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper h5:2181 --topic test111
        zkCli.sh
            ls /brokers/topics/test/
    使用java代码实现kafka的生产者和消费者
        1、生产者 

package com.mengyao.kafka;

            import java.util.Properties;

            import kafka.javaapi.producer.Producer;
            import kafka.producer.KeyedMessage;
            import kafka.producer.ProducerConfig;
            import kafka.serializer.StringEncoder;

            public class KafkaProducerTest extends Thread {

            private String topic;
    
            public KafkaProducerTest(){
        
            }
    
            public KafkaProducerTest(String topic){
                this.topic = topic;
            }

            private Producer<Integer, String> getProducer(Properties prop) {
                return new Producer<Integer, String>(new ProducerConfig(prop));
            }

            private Properties getProperties() {
                Properties prop = new Properties();
                prop.put("zookeeper.connect", "h5:2181,h6:2181,h7:2181");
                prop.put("serializer.class", StringEncoder.class.getName());
                prop.put("metadata.broker.list", "h5:9092,h6:9092,h7:9092");
                return prop;
            }
            
            @Override
            public void run() {
                Properties prop = getProperties();
                Producer<Integer, String> producer = getProducer(prop);    
                int i = 0;
                while (true) {
                    producer.send(new KeyedMessage<Integer, String>(topic, "msg:"+i++));
                    try {
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }

            public static void main(String[] args) {
                new KafkaProducerTest("test111").start();
            }

        }

 

            
        2、消费者            

package com.mengyao.kafka;

            import java.util.HashMap;
            import java.util.List;
            import java.util.Map;
            import java.util.Properties;

            import kafka.consumer.Consumer;
            import kafka.consumer.ConsumerConfig;
            import kafka.consumer.ConsumerIterator;
            import kafka.consumer.KafkaStream;
            import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
            import kafka.serializer.StringEncoder;

            public class KafkaConsumerTest extends Thread {
    
            private String topic;
    
            public KafkaConsumerTest() {
        
            }
            
            public KafkaConsumerTest(String topic) {
                this.topic = topic;
            }
    
            private ConsumerConnector getConsumer(Properties prop) {
                return Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(prop));
            }
    
            private Properties getProperties() {
                Properties prop = new Properties();
                prop.put("zookeeper.connect", "h5:2181,h6:2181,h7:2181");
                prop.put("serializer.class", StringEncoder.class.getName());
                prop.put("metadata.broker.list", "h5:9092,h6:9092,h7:9092");
                prop.put("group.id", "group1");
                return prop;
            }

            @Override
            public void run() {
                Properties prop = getProperties();
                ConsumerConnector consumer = getConsumer(prop);
                HashMap<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
                topicCountMap.put(topic, 1);
                Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> messageStreams = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
                KafkaStream<byte[], byte[]> kafkaStream = messageStreams.get(topic).get(0);
                ConsumerIterator<byte[], byte[]> iterator = kafkaStream.iterator();
                while (iterator.hasNext()) {
                    final String msg = new String(iterator.next().message());
                    System.out.println(msg);
                }
            }
    
            public static void main(String[] args) {
                new KafkaConsumerTest("test111").start();
            }

        }