Hadoop生态架构之kafka基本操作以及集成flume

本是古典何须时尚 2023-06-29 10:32 133阅读 0赞

# 1.kafka基本理论知识 #

1、定位：分布式的消息队列系统，同时提供数据分布式缓存功能（默认7天）  
2、消息持久化到磁盘，达到O(1)访问速度，预读和后写，对磁盘的顺序访问（比内存访问还要快）  
3、Storm（分布式的实时计算框架）  
Kafka目标成为队列平台  
4、基本组件：  
Broker：每一台机器是一个Broker  
Producer：日志消息生产者，主要写数据  
Consumer：日志消息消费者，主要读数据  
Topic：是虚拟概念，不同的consumer去指定的topic去读数据，不同producer可以往不同的topic去写  
Partition：是实际概念，文件夹，是在Topic的基础上做了进一步分层  
5、Partition功能：负载均衡，需要保证消息的顺序性  
顺序性的保证：订阅消息是从头往后读取的，写消息是尾部追加，所以整体消息是顺序的  
如果有多个partiton存在，可能会出现顺序不一致的情况，原因：每个Partition相互独立  
6、Topic：逻辑概念  
一个或多个Partition组成一个Topic  
7、Partition以文件夹的形式存在  
8、Partition有两部分组成：  
（1）index log：（存储索引信息，快速定位segment文件）  
（2）message log：（真实数据的所在）  
9、HDFS多副本的方式来完成数据高可用  
如果设置一个Topic，假设这个Topic有5个Partition，3个replication  
Kafka分配replication的算法：  
假设：  
将第i个Partition分配到(i % N)个Broker上  
将第i个Partition的第j个replication分配到( （i+j） % N)个Broker上  
虽然Partition里面有多个replication  
如果里面有M个replication，其中有一个是Leader，其他M-1个follower  
10、zookeeper包系统的可用性，zk中会保存一些meta信息（topic）  
11、物理上，不同的topic的消息肯定是分开存储的  
12、偏移量——offset：用来定位数据读取的位置  
13、kafka内部最基本的消息单位——message  
14、传输最大消息message的size不能超过1M，可以通过配置来修改  
15、Consumer Group  
16、传输效率：zero-copy  
0拷贝：减少Kernel和User模式上下文的切换  
直接把disk上的data传输给socket，而不是通过应用程序来传输  
17、Kafka的消息是无状态的，消费者必须自己维护已消费的状态信息（offset）  
减轻Kafka的实现难度  
18、Kafka内部有一个时间策略：SLA——消息保留策略（消息超过一定时间后，会自动删除）  
19、交付保证：  
at least once：至少一次（会有重复、但不丢失）  
at most once：最多发送一次（不重复、但可能丢失）  
exactly once：只有一次（最理想），目前不支持，只能靠客户端维护  
20、Kafka集群里面，topic内部由多个partition（包含多个replication），达到高可用的目的：  
日志副本：保证可靠性  
角色：主、从  
ISR：是一个集合，只有在集合中的follower，才有机会被选为leader  
如何让leader知道follower是否成功接收数据（心跳，ack）  
如果心跳正常，代表节点活着  
21、怎么算“活着”  
（1）心跳  
（2）如果follower能够紧随leader的更新，不至于被落的太远  
如果一旦挂掉，从ISR集合把该节点删除掉

# 2.实践 #

##### 1.kafka基本操作命令 #####

前提：需要把zookeeper提前启动好  
一、单机版  
1、启动进程：  
\]\# ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties  
2、查看topic列表：  
\]\# ./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181  
3、创建topic：  
\]\# ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic newyear\_test  
4、查看topic描述：  
\]\# ./bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic newyear\_test  
5、producer发送数据：  
\]\# ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic newyear\_test  
6、consumer接收数据：  
\]\# ./bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic newyear\_test --from-beginning  
7、删除topic：  
\]\# ./bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:2181 --topic newyear\_test  
二、集群版  
在slave1和slave2上的broker.id一定设置不同  
分别在slave1和slave2上开启进程：  
./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

创建topic：  
\]\# ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 5 --topic newyear\_many\_test

##### 2.自主写producer、consumer #####

1、实现一个consumer group  
首先在不同的终端分别开启consumer，保证groupid一致  
\]\# python consumer\_kafka.py

执行一次producer：  
\]\# python producer\_kafka.py

2、指定partition发送数据  
\]\# python producer\_kafka\_2.py

3、指定partition读出数据  
\]\# python consumer\_kafka\_2.py  
consumer\_kafka.py：

from kafka import KafkaConsumer
    def main():
        consumer = KafkaConsumer(b"newyear_many_test", group_id=b"my_group_id",
                                 bootstrap_servers=["master:9092", "slave1:9092", "slave2:9092"],
                auto_offset_reset='earliest')
                #auto_offset_reset='latest')
        for message in consumer:
            # This will wait and print messages as they become available
            print(message)
    
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

producer\_kafka.py：

import time
    
    from kafka import SimpleProducer, KafkaClient
    from kafka.common import LeaderNotAvailableError
    
    def print_response(response=None):
        if response:
            print('Error: {0}'.format(response[0].error))
            print('Offset: {0}'.format(response[0].offset))
    
    
    def main():
        kafka = KafkaClient("localhost:9092")
        producer = SimpleProducer(kafka)
    
        topic = b'newyear_many_test'
        msg = b'Hello World from Badou!'
    
        try:
            print_response(producer.send_messages(topic, msg))
        except LeaderNotAvailableError:
            time.sleep(1)
            print_response(producer.send_messages(topic, msg))
    
        kafka.close()
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

consumer\_kafka\_2.py：

#encoding=utf8
    from kafka import KafkaConsumer
    from kafka import TopicPartition
    from kafka.structs import OffsetAndMetadata
    from kafka.structs import TopicPartition
    
    def main():
        consumer = KafkaConsumer('newyear_many_test', bootstrap_servers=['master:9092'])
    
        print consumer.partitions_for_topic("newyear_many_test")
        print consumer.topics()  #获取主题列表
        print consumer.subscription()  #获取当前消费者订阅的主题
        print consumer.assignment()  #获取当前消费者topic、分区信息
        print consumer.beginning_offsets(consumer.assignment()) #获取当前消费者可消费的偏移量
    
        consumer.seek(TopicPartition(topic=u'newyear_many_test', partition=2), 5)  #重置偏移量
        for message in consumer:
            print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
                message.offset, message.key,
                message.value))
    
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

producer\_kafka\_2.py：

from kafka import KafkaProducer
    
    producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
    
    # # block until all pending messages are sent
    # for _ in range(10):
    #     producer.send('test_m_brokers', b'are you ok!!!')
    #
    # producer.flush()
    
    
    # key for hashed partitioning
    producer.send('newyear_many_test', key=b'1', value=b'aaa')
    producer.flush()

##### 3.kafka打通flume #####

1.新建./conf/kafka\_test/flume\_kafka.conf

# Name the components on this agent
    a1.sources = r1
    a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
    
    # Describe/configure the source
    a1.sources.r1.type = exec
    a1.sources.r1.command = tail -f /home/dong/flume_test/1.log
    
    #a1.sources.r1.type = http
    #a1.sources.r1.host = master
    #a1.sources.r1.port = 52020
    
    a1.sources.r1.interceptors = i1
    a1.sources.r1.interceptors.i1.type = org.apache.flume.sink.solr.morphline.UUIDInterceptor$Builder
    a1.sources.r1.interceptors.i1.headerName = key
    a1.sources.r1.interceptors.i1.preserveExisting = false
    
    # Describe the sink
    a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
    a1.sinks.k1.brokerList  = master:9092
    #a1.sinks.k1.topic = badou_flume_kafka_test
    #a1.sinks.k1.topic = badou_storm_kafka_test
    a1.sinks.k1.topic = topic_1013
    
    # Use a channel which buffers events in memory
    a1.channels.c1.type = memory
    a1.channels.c1.capacity = 1000
    a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
    
    # Bind the source and sink to the channel
    a1.sources.r1.channels = c1
    a1.sinks.k1.channel = c1

2.启动flume：  
\]\# flume-ng agent -c conf -f ./conf/kafka\_test/flume\_kafka.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console  
启动成功，如下图：  
![format_png][]

3.测试：  
1.1flume监控产生的数据：  
\]\# for i in `seq 1 100`; do echo '====> '$i >> 1.log ; done  
1.2kafka消费数据：  
\]\# ./bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic topic\_1013 --from-beginning  
消费结果如下图：  
![format_png 1][]  
至此，消费成功！  
补充，另外一种消费方式可以使用下面命令来产生测试数据：  
\]\# curl -X POST -d ‘\[\{“headers”:\{“flume”:“flume is very easy!”\}, “body”:“111”\}\]’ http://master:52020

[format_png]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODE1NDM5MS00YjhkNzFkMjVkMjA5ZjBlLnBuZw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 1]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODE1NDM5MS0wOTdmMDlmODFiZWJjYjUyLnBuZw?x-oss-process=image/format,png