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kafka入门

释放双眼，带上耳机，听听看~！

kafka入门学习笔记

1、目标

  • 1、掌握kafka相关概念
  • 2、掌握搭建一个kafka集群
  • 3、掌握kafka生产者和消费者代码开发
  • 4、掌握kafka的分区策略
  • 5、掌握kafka整合flume
  • 6、掌握kafka如何保证消息不丢失

2、kafka概述

2.1 kafka是什么

kafka是由linkedin开源，捐献apache基金会，它是一个实时的分布式消息队列。
它提供了一个对于实时处理下高可靠，高性能，高吞吐量、低延迟的平台

Kafka是一个分布式消息队列：生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。

2.2 消息队列的作用

  • 核心作用 : 解耦、异步、并行

2.3 kafka与activeMQ区别

kafka入门

activeMQ:它是一个严格的JMS（java message）框架实现，后期需要有严格的事务去控制

kafka：它并不是一个严格的JMS(java message)框架实现，它是类似于JMS框架 , 它会主动把数据从kafka集群中拉取过来，它追求的高吞吐量。

2.3.1、在架构模型方面
​ RabbitMQ遵循AMQP协议，RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成，其中exchange和binding组成了消息的路由键；客户端Producer通过连接channel和server进行通信，Consumer从queue获取消息进行消费（长连接，queue有消息会推送到consumer端，consumer循环从输入流读取数据）。rabbitMQ以broker为中心；有消息的确认机制。
​ kafka遵从一般的MQ结构，producer，broker，consumer，以consumer为中心，消息的消费信息保存的客户端consumer上，consumer根据消费的点，从broker上批量pull数据；无消息确认机制。

2.3.2、在吞吐量
​ kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。
rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点不一样，rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。

2.3.3、在可用性方面
​ rabbitMQ支持miror的queue，主queue失效，miror queue接管。kafka的broker支持主备模式。

2.3.4、在集群负载均衡方面
​ kafka采用zookeeper对集群中的broker、consumer进行管理，可以注册topic到zookeeper上；通过zookeeper的协调机制，producer保存对应topic的broker信息，可以随机或者轮询发送到broker上；并且producer可以基于语义指定分片，消息发送到broker的某分片上。

3、kafka集群架构

kafka入门

  • 1、Producer

  • 生产者

  • 数据通过生产者写入到kafka集群中

  • 2、broker

  • kafka集群中每一个节点就是一个broker，后期kafka的数据就存放在每一个broker

  • 3、topic

  • 消息的主题，它是一类消息的聚集 , 每个topic将被分成多个partition(区)，在集群的配置文件中配置。

  • 4、partition

  • 分区概念

  • 一个topic中有很多个分区，每一个分区就存在一部分数据。
    * 每个partition由多个segment组成
    * 任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部
    * 每个partition在内存中对应一个index列表，记录每个segment中的第一条消息偏移。这样查找消息的时候，先在index列表中定位消息位置，再读取文件，速度快
    * 发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个part上，broker收到发布消息往对应part的最后一个segment上添加该消息。

  • 5、replication

  • 副本

  • 一个topic中有很多个分区，每一个分区构建多个副本，保证数据的安全可靠性

  • 6、segment

  • 它就是用来存储每一个分区中的数据，它里面包括了2类文件

  • 一个是log文件，它用于存在该分区的数据
    * 一个是index文件，它用于存在数据的索引信息数据

  • 就是为log文件中的数据构建索引

  • 方便后期能够快速定位到我们需要的数据在整个log文件的哪一块

    

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    1  * 每个segment中存储多条消息，消息id由其逻辑位置决定，即从消息id可直接定位到消息的存储位置，避免id到位置的额外映射 
    
2  * 当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息订阅者才能订阅到 
    
3  * segment达到一定的大小（可以通过配置文件设定,默认1G）后将不会再往该segment写数据，broker会创建新的segment 
    
4

  • 7、zookeeper

  • 主要是使用zk帮我们管理kafka集群的元数据信息

  • kafka每一个broker地址
    * 所有topic的信息
    * 消费者的信息

  • 8、consumer

  • 消费者

  • 消费者后期去消费kafka集群中topic的数据

  • 条件

  • 1、kafka集群地址
    * 2、需要消费的topic名称
    * 3、消费的topic的偏移量（记录了消费的位置，从哪一块开始消费）

  • 9、offset

  • 偏移量

  • 它就是记录下每一个消费者消费的位置在哪里

    • 有2中保存方式

  • 第一种

  • 可以通过kafka集群自己去保存，这个时候由它自身有一个内置的topic去存储偏移量
    * __consumer_offsets

  • 它默认有50个分区，这些分区就存在了消费者消费数据的偏移量

    

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    1  * 第二种 
    
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  • 可以通过zk去保存

    • 作用



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1它是记录了每一个消费者消费topic每一个分区的位置，好处：方便于后期消费者程序挂掉了，然后正常启动，启动之后，它会读取上一次消费的记录，继续向后面消费。

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4、kafka集群安装部署

  • 1、下载对应的安装包

  • 访问kafka官网：kafka.apache.org

  • 2、规划安装目录

  • /export/servers

  • 3、上传安装包到服务器中

  • 4、解压安装包到指定的安装目录

  • tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz -C /export/servers

  • 5、重命名解压目录

  • mv kafka_2.11-1.0.0 kafka

  • 6、修改配置文件

  • 在node1上进去到kafka安装目录下有一个config文件夹

  • vim server.properties , 修改和添加如下配置即可



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1#指定broker的id，它是唯一标识，不能够重复

2broker.id=0

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4#指定当前broker的服务地址

5host.name=node-1

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7#kafka集群数据存放的目录

8log.dirs=/export/servers/kafka/kafka-logs

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10#指定依赖zk的地址

11zookeeper.connect=node-1:2181,node-2:2181,node-3:2181

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13#指定kafka中的topic是否可以删除，默认是false，表示不可以删除，改为true，可以删除

14delete.topic.enable=true

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  • 7、配置kafka环境变量

  • vim /etc/profile



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1export KAFKA_HOME=/export/servers/kafka

2export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

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  • 8、分发kafka安装目录和环境变量



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1scp -r kafka node-2:/export/servers

2scp -r kafka node-3:/export/servers

3scp /etc/profile node-2:/etc

4scp /etc/profile node-3:/etc

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  • 9、修改node-2和node-3配置文件信息

  • node-2

  • vim server.properties



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1#指定broker的id，它是唯一标识，不能够重复

2broker.id=1

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4#指定当前broker的服务地址

5host.name=node-2

6

7#kafka集群数据存放的目录

8log.dirs=/export/servers/kafka/kafka-logs

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10#指定依赖zk的地址

11zookeeper.connect=node-1:2181,node-2:2181,node-3:2181

12

13#指定kafka中的topic是否可以删除，默认是false，表示不可以删除，改为true，可以删除

14delete.topic.enable=true

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1* node-3

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  • vim server.properties



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1#指定broker的id，它是唯一标识，不能够重复

2broker.id=2

3

4#指定当前broker的服务地址

5host.name=node-3

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7#kafka集群数据存放的目录

8log.dirs=/export/servers/kafka/kafka-logs

9

10#指定依赖zk的地址

11zookeeper.connect=node-1:2181,node-2:2181,node-3:2181

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13#指定kafka中的topic是否可以删除，默认是false，表示不可以删除，改为true，可以删除

14delete.topic.enable=true

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  • 10、让所有kafka节点环境变量生效

  • 在所有kafka节点执行

  • source /etc/profile

5、kafka集群启动和停止

  • 1、启动

  • 1、先启动zk集群

    • 2、然后再启动kafka集群

  • 需要再每一个kafka节点执行



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1nohup kafka-server-start.sh /export/servers/kafka/config/server.properties > /dev/null 2>&1 &

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1    * 一键启动脚本

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  • vim start-kafka.sh



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1#!/bin/sh

2for host in node-1 node-2 node-3

3do

4   ssh $host "source /etc/profile;nohup kafka-server-start.sh /export/servers/kafka/config/server.properties > /dev/null 2>&1 &"

5   echo "$host kafka is running"

6done

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1    * sh start-kafka.sh

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  • 2、停止

  • 1、需要再每一个台kafka节点执行

  • kafka-server-stop.sh



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1这个脚本由于不同的linux版本，有一定问题（centos 6.x）

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3ps ax | grep -i 'kafka\.Kafka' | grep java | grep -v grep | awk '{print $1}'

4改为

5ps ax | grep -i 'kafka' | grep java | grep -v grep | awk '{print $1}'       

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1    * 一键关闭脚本

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1#!/bin/sh

2for host in node-1 node-2 node-3

3do

4   ssh $host "source /etc/profile;kafka-server-stop.sh"

5   echo "$host kafka is stop"

6done

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6、kafka管理命令的使用

  • 1、创建topic

  • kafka-topics.sh



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1kafka-topics.sh --create --topic test --partitions 3 --replication-factor 2 --zookeeper node-1:2181,node-2:2181,node-3:2181

2

3--create ：表示要创建

4--topic：指定要创建的topic名称

5--partitions：指定要创建的topic有几个分区

6--replication-factor：指定副本数

7--zookeeper：指定zk地址

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  • 2、查看kafka集群有哪些topic

  • kafka-topics.sh



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1kafka-topics.sh --list --zookeeper node-1:2181,node-2:2181,node-3:2181

2--list:查看kafka集群有哪些topic

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  • 3、模拟一个生产者向topic发送数据

  • kafka-console-producer.sh



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1kafka-console-producer.sh --topic test --broker-list node-1:9092,node-2:9092,node-3:9092

2

3--topic:指定向哪一个topic生产数据

4--broker-list ：指定kafka集群地址

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  • 4、模拟一个消费者去消费topic的数据

  • kafka-console-consumer.sh



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1kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node-1:9092,node-2:9092,node-3:9092 --from-beginning  --topic test

2

3--bootstrap-server：指定kafka集群地址

4--from-beginning：指定从第一条数据开始消费

5--topic:指定消费哪一个topic数据

6 

7kafka-console-consumer.sh --zookeeper node-1:2181,node-2:2181,node-3:2181 --from-beginning  --topic test

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  • 5、删除topic

  • kafka-topics.sh



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1kafka-topics.sh --delete --topic test --zookeeper node1:2181,node2:2181,node3:2181 

2--delete：表示要删除操作

3--topic:指定要删除的topic名称

4--zookeeper ：指定zk服务地址

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7、kafka生产者和消费者java代码开发

  • 引入依赖



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1<dependencies>

2    <dependency>

3        <groupId>org.apache.kafka</groupId>

4        <artifactId>kafka-clients</artifactId>

5        <version>1.0.0</version>

6    </dependency>

7</dependencies>

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7.1 生产者代码开发



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1package cn.itcast.kafka;

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3import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;

4import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;

5import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

6

7import java.util.Properties;

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9//todo:开发一个kafka的生产者代码

10public class KafkaProducerStudy {

11  public static void main(String[] args) {

12      Properties props = new Properties();

13      //kafka集群地址

14      props.put("bootstrap.servers", "node-1:9092,node-2:9092,node-3:9092");

15      //kafka的acks消息确认机制

16      //acks一共有4个选项

17      //-1和all：表示生产者发送数据给topic，需要所有该topic分区副本把数据保存正常

18      //1: 表示生产者发送数据给topic，只需要分区的主副本已经把数据保存正常

19      //0:生产者只管发数据，不需要确认，丢失数据可能性最高

20      props.put("acks", "all");

21      //重试次数

22      props.put("retries", 0);

23      //每个批次写入数据的大小

24      props.put("batch.size", 16384);

25      //延迟多久进行写入

26      props.put("linger.ms", 1);

27      //缓冲区的内存大小

28      props.put("buffer.memory", 33554432);

29      props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

30      props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

31

32       //设置自己的分区函数

33      props.put("partitioner.class","cn.itcast.kafka.MyPartitioner");

34

35      Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

36      for (int i = 0; i < 100; i++)

37          //ProducerRecord<String, String> 有2个泛型 第一个String表示消息的key类型，在这里表示消息的标识，第二个String表示消息内容本身

38           //构建ProducerRecord对象需要3个参数：第一个是topic名称，第二个就是消息的key，第三个消息内容本身

39         // producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), "hadoop spark"));

40         //kafka分区策略：4种分区策略

41            //1、指定具体的分区号，数据就按照指定的分区号，流入到对应分区中

42          //producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", 0,Integer.toString(i), "hadoop spark"));

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44           //2、不指定具体的分区号，指定消息的key(不断变化) 按照key.hashcode%分区数=分区号，hashPartitioner

45          //producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), "hadoop spark"));

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47          //3、不指定具体的分区号，也不指定消息的key,它是采用轮训（随机）的方式写入到不同分区中。

48          //producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test","hadoop spark"));

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50          //4、自定义分区函数

51         producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), "hadoop spark"));

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54      producer.close();

55  }

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7.2 消费者代码开发

  • 1、自动提交偏移量



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1package cn.itcast.kafka;

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3import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

4import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;

5import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

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7import java.util.Arrays;

8import java.util.Properties;

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10//todo:开发kafka的消费者代码-----自动提交偏移量

11public class KafkaConsumerStudy {

12    public static void main(String[] args) {

13        Properties props = new Properties();

14        //kafka集群地址

15        props.put("bootstrap.servers", "node-1:9092,node-2:9092,node-3:9092");

16        //消费者组id

17        props.put("group.id", "test");

18        //自动提交消费的偏移量

19        props.put("enable.auto.commit", "true");

20        //每隔多久提交一次偏移量

21        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");

22        //key反序列化类

23        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

24        //value 反序列化类

25        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

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27        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

28        //指定消费的topic名称，可以有多个

29        consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));

30        while (true) {

31              //指定数据拉取的时间间隔

32            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

33            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)

34                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());

35        }

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  • 2、手动提交偏移量



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1package cn.itcast.kafka;

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3import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

4import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;

5import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

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7import java.util.ArrayList;

8import java.util.Arrays;

9import java.util.List;

10import java.util.Properties;

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12//todo:开发一个kafka消费者程序-------自己提交偏移量

13public class KafkaConsumerManualOffset {

14    public static void main(String[] args) {

15        Properties props = new Properties();

16        //指定kafka集群地址

17        props.put("bootstrap.servers", "node1:9092,node2:9092,node3:9092");

18        //消费者组id

19        props.put("group.id", "test");

20        // 手动提交偏移量

21        props.put("enable.auto.commit", "false");

22        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

23        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

24        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

25        consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));

26        final int minBatchSize = 200;

27        List<ConsumerRecord<String, String>> buffer = new ArrayList<ConsumerRecord<String, String>>();

28        while (true) {

29            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

30            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {

31                buffer.add(record);

32            }

33            //判断下数据有没有超过200条数据

34            if (buffer.size() >= minBatchSize) {

35              //  insertIntoDb(buffer);   //具体的处理逻辑

36                System.out.println("当前总条数据："+buffer.size());

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38                //手动提交偏移量

39                consumer.commitSync();

40                buffer.clear();

41            }

42        }

43    }

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kafka入门

8、kafka的分区策略

  • 当前生产者产生的数据到底会流入到topic的哪一个分区中去？这里就涉及到kafka的分区策略

  • kafka分区策略：4种分区策略

  • 1、指定具体的分区号，数据就按照指定的分区号，流入到对应分区中



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1producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", 0,Integer.toString(i), "hadoop spark"));

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1* 2、不指定具体的分区号，指定消息的key(不断变化) 按照key.hashcode%分区数=分区号

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1producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), "hadoop spark"));

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1* 3、不指定具体的分区号，也不指定消息的key,它是采用轮训（随机）的方式写入到不同分区中

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1producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test","hadoop spark"));

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1* 4、自定义分区函数

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1   //设置自己的分区函数

2props.put("partitioner.class","cn.itcast.kafka.MyPartitioner");

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4producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), "hadoop spark"));

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1package cn.itcast.kafka;

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3import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;

4import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;

5import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

6

7import java.util.Properties;

8

9//todo:开发一个kafka的生产者代码

10public class KafkaProducerStudy {

11    public static void main(String[] args) {

12        Properties props = new Properties();

13        //kafka集群地址

14        props.put("bootstrap.servers", "node1:9092,node2:9092,node3:9092");

15        //kafka的acks消息确认机制

16        props.put("acks", "all");

17        //重试次数

18        props.put("retries", 0);

19        //每个批次写入数据的大小

20        props.put("batch.size", 16384);

21        //延迟多久进行写入

22        props.put("linger.ms", 1);

23        //缓冲区的内存大小

24        props.put("buffer.memory", 33554432);

25        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

26        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

27

28         //设置自己的分区函数

29        props.put("partitioner.class","cn.itcast.kafka.MyPartitioner");

30

31        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

32        for (int i = 0; i < 100; i++)

33            //ProducerRecord<String, String> 有2个泛型 第一个String表示消息的key类型，在这里表示消息的标识，第二个String表示消息内容本身

34             //构建ProducerRecord对象需要3个参数：第一个是topic名称，第二个就是消息的key，第三个消息内容本身

35           // producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), "hadoop spark"));

36           //kafka分区策略：4种分区策略

37              //1、指定具体的分区号，数据就按照指定的分区号，流入到对应分区中

38            //producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", 0,Integer.toString(i), "hadoop spark"));

39

40             //2、不指定具体的分区号，指定消息的key(不断变化) 按照key.hashcode%分区数=分区号，hashPartitioner

41            //producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), "hadoop spark"));

42

43            //3、不指定具体的分区号，也不指定消息的key,它是采用轮训（随机）的方式写入到不同分区中。

44            //producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test","hadoop spark"));

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46            //4、自定义分区函数

47           producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), "hadoop spark"));

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50        producer.close();

51    }

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  • 自定义分区函数



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1package cn.itcast.kafka;

2

3import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;

4import org.apache.kafka.common.Cluster;

5

6import java.util.Map;

7

8//自定义分区函数

9public class MyPartitioner implements Partitioner{

10    /**

11     * 该方法会返回一个分区号

12     * @param topic  topic的名称

13     * @param key     消息的key

14     * @param keyBytes  消息的key字节数组

15     * @param value    消息的内容

16     * @param valueBytes  消息的内容字节数组

17     * @param cluster    kafka集群对象

18     * @return

19     */

20    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {

21        //自己去实现hashPartitioner       key.hashcode%分区数=分区号

22        int numPartions = cluster.partitionsForTopic("test").size();

23        //test有3个分区，对应的分区号就分别为：0 1 2

24             // -2 -1 0 1 2

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26        return  Math.abs(key.hashCode()%numPartions);

27    }

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29    public void close() {

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31    }

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33    public void configure(Map<String, ?> configs) {

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35    }

36}

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9、kafka文件存储机制

可以见参考资源《kafka的文件存储机制.md》

kafka入门

note:

  • 一个topic中的分区数据只能够被同一个消费者组的一个线程取消费
  • 不同消费者组的线程可以同时消费一个topic中的同一个分区数据

​ 生产者在生产数据的时候 , 是有一定的顺序 , 这些数据按照不同的分区规则写入到不同的分区中 . 这个时候 , 消费者在消费数据的时候 , 它是以分区为单位进行消费 , 只有一个消费者的时候 , 先消费哪一个分区 , 然后再消费其他分区 , 这个时候就无法保证消费的顺序 .

​ 如果想要保证生产的数据的顺序和消费数据的顺序一致 , 在这里只能够设置当前topic的分区数就是一个 , 对于kafka框架来说 , 它是一个分布式消息队列 , 这种设置与它的分布式的理念是有违背的.

​ 为什么kafka可以快速的定义那一条数据在哪?

  1. 通过log文件命令规则使用二分查询 , 快速定义要找的数据在哪个文件中
  2. 然后在通过对应的index文件 , 为数据构建了稀疏索引 , 并不是为每一条数据构建索引 , 这是为了避免空间浪费 , 后期通过索引文件快速定义要找的数据在整个log文件的哪一行

具体原因参考《kafka为什么那么快.md》

10、kafka整合flume

kafka入门

  • 1、安装flume和kafka

  • 2、修改flume配置

  • vim flume-kafka.conf



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1#为我们的source channel  sink起名

2a1.sources = r1

3a1.channels = c1

4a1.sinks = k1

5#指定我们的source收集到的数据发送到哪个管道

6a1.sources.r1.channels = c1

7#指定我们的source数据收集策略

8a1.sources.r1.type = spooldir

9a1.sources.r1.spoolDir = /export/servers/flumedata

10a1.sources.r1.deletePolicy = never

11a1.sources.r1.fileSuffix = .COMPLETED

12a1.sources.r1.ignorePattern = ^(.)*\\.tmp$

13a1.sources.r1.inputCharset = utf-8

14#指定我们的channel为memory,即表示所有的数据都装进memory当中

15a1.channels.c1.type = memory

16#指定我们的sink为kafka sink，并指定我们的sink从哪个channel当中读取数据

17a1.sinks.k1.channel = c1

18a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink

19a1.sinks.k1.kafka.topic = test

20a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = node-1:9092,node-2:9092,node-3:9092

21a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20

22a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1

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  • 3、启动flume(需要在flume文件目录下)



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1bin/flume-ng agent -n a1 -c conf  -f conf/flume-kafka.conf -Dflume.root.logger=info,console

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11、kafka如何保证数据不丢失

  • 1、生产者保证数据不丢失

  • 就是利用kafka的ack机制

  • 同步模式



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1//指定为同步模式

2producer.type=sync 

3//ack确认机制等于1，只需要主副本确认数据保存成功就可以了，后期从副本自己去同步数据

4request.required.acks=1

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1    * 异步模式

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1//指定为异步模式

2producer.type=async 

3//ack确认机制等于1，只需要主副本确认数据保存成功就可以了，后期从副本自己去同步数据

4request.required.acks=1 

5//指定数据缓存到什么时候发送出去

6queue.buffering.max.ms=5000 

7//指定数据缓存到多少条之后发送出去

8queue.buffering.max.messages=10000 

9//数据达到了发送的阈值，后期由于一些原因导致数据并没有发送出去，这个时候对于缓存的数据是否保留，-1保留未成功发送的数据， 0就是不保留，直接舍弃掉。

10queue.enqueue.timeout.ms = -1 

11//每次发送的数据量条数

12batch.num.messages=200

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  • 2、broker—kafka集群自己本身

  • kafka中有很多个topic，每一个topic有很多个分区，每一个分区有多个副本。通过多副本机制保证数据的安全性

  • 3、消费者保证数据不丢失

  • 每一个消费者在消费数据的时候，都把当前消费的位置记录下来，后续消费者程序挂掉了，然后正常重启，读取上一次消费的偏移量offset，接着上一次继续消费。

12、kafkaManager监控工具的安装与使用

可以参考资料《kafka_manager监控工具的安装与使用.md》文档

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