Kafka与Logstash的数据采集对接 —— 看图说话,从运行机制到部署
基于Logstash跑通Kafka还是需要注意很多东西,最重要的就是理解Kafka的原理。
Logstash工作原理
由于Kafka采用解耦的设计思想,并非原始的发布订阅,生产者负责产生消息,直接推送给消费者。而是在中间加入持久化层——broker,生产者把数据存放在broker中,消费者从broker中取数据。这样就带来了几个好处:
- 1 生产者的负载与消费者的负载解耦
- 2 消费者按照自己的能力fetch数据
- 3 消费者可以自定义消费的数量
另外,由于broker采用了主题topic-->分区的思想,使得某个分区内部的顺序可以保证有序性,但是分区间的数据不保证有序性。这样,消费者可以以分区为单位,自定义读取的位置——offset。
Kafka采用zookeeper作为管理,记录了producer到broker的信息,以及consumer与broker中partition的对应关系。因此,生产者可以直接把数据传递给broker,broker通过zookeeper进行leader-->followers的选举管理;消费者通过zookeeper保存读取的位置offset以及读取的topic的partition分区信息。
由于上面的架构设计,使得生产者与broker相连;消费者与zookeeper相连。有了这样的对应关系,就容易部署logstash-->kafka-->logstash的方案了。
接下来,按照下面的步骤就可以实现logstash与kafka的对接了。
启动kafka
启动zookeeper:
$zookeeper/bin/zkServer.sh start
启动kafka:
$kafka/bin/kafka-server-start.sh $kafka/config/server.properties &
创建主题
创建主题:
$kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --create --topic hello --replication-factor 1 --partitions 1
查看主题:
$kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --describe
测试环境
执行生产者脚本:
$kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.0.67.101:9092 --topic hello
执行消费者脚本,查看是否写入:
$kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --from-beginning --topic hello
输入测试
input{
stdin{}
}
output{
kafka{
topic_id => "hello"
bootstrap_servers => "192.168.0.4:9092" # kafka的地址
batch_size => 5
}
stdout{
codec => rubydebug
}
}
读取测试
logstash配置文件:
input{
kafka {
codec => "plain"
group_id => "logstash1"
auto_offset_reset => "smallest"
reset_beginning => true
topic_id => "hello"
#white_list => ["hello"]
#black_list => nil
zk_connect => "192.168.0.5:2181" # zookeeper的地址
}
}
output{
stdout{
codec => rubydebug
}
}
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 周边上新:园子的第一款马克杯温暖上架
· Open-Sora 2.0 重磅开源!
· 分享 3 个 .NET 开源的文件压缩处理库,助力快速实现文件压缩解压功能!
· Ollama——大语言模型本地部署的极速利器
· DeepSeek如何颠覆传统软件测试?测试工程师会被淘汰吗?
2015-08-04 《胡雪岩·灯火楼台》—— 读后总结
2015-08-04 Elasticsearch使用REST API实现全文检索
2014-08-04 linux安装oracle