大数据技术基础实验十三:Kafka实验——订阅推送示例
大数据技术基础实验十三:Kafka实验——订阅推送示例
文章目录
- 大数据技术基础实验十三:Kafka实验——订阅推送示例
- 一、前言
- 二、实验目的
- 三、实验要求
- 四、实验原理
- 1、Kafka简介
- 2、Kafka使用场景
- 五、实验步骤
- 1、配置各服务器之间的免密登录
- 2、安装ZooKeeper集群
- 3、安装Kafka集群
- 4、验证消息推送
- 六、最后我想说
一、前言
其实我们的大数据技术基础课已经没有实验了,目前来说我正在更新学校平台上面我们没时间去做的实验,Kafka目前并没有学,所以需要我们自己去了解学习。
废话不多说,直接开始实验!
二、实验目的
- 掌握Kafka的安装部署
- 掌握Kafka的topic创建及如何生成消息和消费消息
- 掌握Kafka和Zookeeper之间的关系
- 了解Kafka如何保存数据及加深对Kafka相关概念的理解
三、实验要求
在两台机器上(以slave1,slave2为例),分别部署一个broker,Zookeeper使用的是单独的集群,然后创建一个topic,启动模拟的生产者和消费者脚本,在生产者端向topic里写数据,在消费者端观察读取到的数据。
四、实验原理
1、Kafka简介
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 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。kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。如图下所示:
一个Topic的多个partitions,被分布在kafka集群中的多个server上;每个server(kafka实例)负责partitions中消息的读写操作;此外kafka还可以配置partitions需要备份的个数(replicas),每个partition将会被备份到多台机器上,以提高可用性。
基于replicated方案,那么就意味着需要对多个备份进行调度;每个partition都有一个server为"leader";leader负责所有的读写操作,如果leader失效,那么将会有其他follower来接管(成为新的leader);follower只是单调的和leader跟进,同步消息即可…由此可见作为leader的server承载了全部的请求压力,因此从集群的整体考虑,有多少个partitions就意味着有多少个"leader",kafka会将"leader"均衡的分散在每个实例上,来确保整体的性能稳定。
生产者:Producer将消息发布到指定的Topic中,同时Producer也能决定将此消息归属于哪个partition;比如基于"round-robin"方式或者通过其他的一些算法等。
消费者:本质上kafka只支持Topic.每个consumer属于一个consumer group;反过来说,每个group中可以有多个consumer.发送到Topic的消息,只会被订阅此Topic的每个group中的一个consumer消费。
如果所有的consumer都具有相同的group,这种情况和queue模式很像;消息将会在consumers之间负载均衡。
如果所有的consumer都具有不同的group,那这就是"发布-订阅";消息将会广播给所有的消费者。
在kafka中,一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费;每个group中consumer消息消费互相独立;我们可以认为一个group是一个"订阅"者,一个Topic中的每个partions,只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费,不过一个consumer可以消费多个partitions中的消息.kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时,消息是顺序的.事实上,从Topic角度来说,消息仍不是有序的。
kafka的设计原理决定,对于一个topic,同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费,否则将意味着某些consumer将无法得到消息。
Guarantees
(1)发送到partitions中的消息将会按照它接收的顺序追加到日志中。
(2)对于消费者而言,它们消费消息的顺序和日志中消息顺序一致。
(3)如果Topic的"replicationfactor"为N,那么允许N-1个kafka实例失效。
2、Kafka使用场景
1)Messaging
对于一些常规的消息系统,kafka是个不错的选择;partitons/replication和容错,可以使kafka具有良好的扩展性和性能优势.不过到目前为止,我们应该很清楚认识到,kafka并没有提供JMS中的"事务性"“消息传输担保(消息确认机制)”"消息分组"等企业级特性;kafka只能使用作为"常规"的消息系统,在一定程度上,尚未确保消息的发送与接收绝对可靠(比如,消息重发,消息发送丢失等)。
(2)Websit activity tracking
kafka可以作为"网站活性跟踪"的最佳工具;可以将网页/用户操作等信息发送到kafka中.并实时监控,或者离线统计分析等。
(3)Log Aggregation
kafka的特性决定它非常适合作为"日志收集中心";application可以将操作日志"批量""异步"的发送到kafka集群中,而不是保存在本地或者DB中;kafka可以批量提交消息/压缩消息等,这对producer端而言,几乎感觉不到性能的开支.此时consumer端可以使hadoop等其他系统化的存储和分析系统。
五、实验步骤
1、配置各服务器之间的免密登录
首先配置master,slave1和slave2之间的免密登录和各虚拟机的/etc/hosts文件,这个步骤请参考我之前的一篇博客,里面有详细过程:
大数据技术基础实验一:配置SSH免密登录
2、安装ZooKeeper集群
配置完免密登录之后我们还需要安装Zookeeper集群,这个步骤可以参考我之前的博客,里面有详细的步骤:大数据技术基础实验五:Zookeeper实验——部署ZooKeeper
在这里我就不再赘述了。
3、安装Kafka集群
首先我们将Kafka安装包解压到slave1的/usr/cstor目录:
tar -zxvf kafka_2.10-0.9.0.1.tar.gz -c /usr/cstor
并将kafka目录所属用户改成root:root:
chown -R root:root /usr/cstor/kafka
然后将kafka目录传到其他机器上:
scp -r /usr/cstor/kafka hadoop@slave2:/usr/cstor
两台机器上分别进入解压目录下,在config目录修改server.properties文件:
cd /usr/cstor/kafka/config/
vim server.properties
然后修改其中的内容,首先是slave1配置:
#broker.id
broker.id=1
#broker.port
port=9092
#host.name
host.name=slave1
#本地日志文件位置
log.dirs=/usr/cstor/kafka/logs
#Zookeeper地址
zookeeper.connect=slave1:2181,slave2:2181,master:2181
然后修改slave2的配置:
#broker.id
broker.id=2
#broker.port
port=9092
#host.name
host.name=slave2
#本地日志文件位置
log.dirs=/usr/cstor/kafka/logs
#Zookeeper地址
zookeeper.connect=slave1:2181,slave2:2181,master:2181
然后,启动Kafka,并验证Kafka功能,进入安装目录下的bin目录,两台机器上分别执行以下命令启动各自的Kafka服务:
cd /usr/cstor/kafka/bin
nohup ./kafka-server-start.sh ../config/server.properties &
在任意一台机器上,执行以下命令(以下三行命令不要换行,是一整行)创建topic:
./kafka-topics.sh --create \
--zookeeper slave1:2181,slave2:2181,master:2181 \
--replication-factor 2 --partitions 2 --topic test
在任意一台机器上(这里我选择的是slave1),执行以下命令(以下三行命令不要换行,是一整行)启动模拟producer:
./kafka-console-producer.sh \
--broker-list slave1:9092,slave2:9092,master:9092 \
--topic test
在另一台机器上(slave2),执行以下命令(以下三行命令不要换行,是一整行)启动模拟consumer:
./kafka-console-consumer.sh \
--zookeeper slave1:2181,slave2:2181,master:2181 \
--topic test --from-beginning
4、验证消息推送
我们在producer端输入任意信息,然后观察consumer端接收到的数据:
This is Kafka producer
Hello, Kafka
在slave1上输入信息:
然后slave2上也收到了信息:
六、最后我想说
本次实验结束,我们只是通过本次实验简单的演示了一下Kafka的基础功能,还有很多更高级的用法,后续有时间的话我会去网上找一下进阶的大数据综合实验做一下。
大数据技术基础实验十三:Kafka实验——订阅推送示例相关推荐
- 大数据技术基础实验三:HDFS实验——部署HDFS
大数据技术基础实验三:HDFS实验--部署HDFS 文章目录 大数据技术基础实验三:HDFS实验--部署HDFS 一.前言 二.实验要求 三.实验原理 1.什么是HDFS? 2.HDFS的体系结构 3 ...
- 大数据技术基础综合项目——牛客网招聘岗位统计分析
大数据技术基础综合项目--牛客网招聘岗位统计分析 文章目录 大数据技术基础综合项目--牛客网招聘岗位统计分析 零.实验环境说明 一.数据集来源及说明 二.数据预处理阶段 2.1 删除空行的数据 2.2 ...
- 大数据精准营销:买水培栀子花该推送啥
文章讲的是大数据精准营销:买水培栀子花该推送啥,要说作为一个媒体人,每天对着电脑是常态,早晨上班到晚上下班,电脑对媒体人而言,比手机都亲,于是笔者也预备做个防辐射措施,买盆栀子花,一是心想真的能吸收一 ...
- 大数据技术基础_【基础】大数据技术栈介绍
大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集.数据预处理.分布式存储.NoSQL数据库.数据仓库.机器学习.并行计算.可视化等各种技术范畴和不同的技术层面. 首先给出一个通用化的大数据处理框架 ...
- 大数据技术基础笔记1 大数据概述
文章目录 1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算.物联网的关系 ...
- 大数据技术基础(一)
每个软件工程师都应该懂大数据技术 软件编程技术出现已经半个多世纪了,核心价值就是把现实世界的业务操作搬到计算机上,通过计算机软件和网络进行业务和数据处理. 我们常见的软件系统,不管是电子商务还是库存管 ...
- 大数据技术基础_网易大数据体系之时序数据技术
分享嘉宾:范欣欣 网易大数据技术专家 编辑整理:王吉东 内容来源:AI科学前沿大会 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处. 本次分享内容: 时序数据平台主要业务场景 时序数据平台体系 ...
- Python大数据分析(二):大数据技术基础
文章目录 (一)Linux系统和大数据 (二)Hadoop (1)Hadoop包含哪些模块? (2)Hadoop的生态成员 (3)哪些人在使用Hadoop? (三)Spark (1)Scala (2) ...
- 大数据技术基础知识总结八
什么是云服务 云服务就是互联网提供的各种服务器,计算.存储.数据库,甚至是大数据.人工智能服务,并且这些服务是弹性可伸缩.按需支付的 云服务都能提供什么服务 SaaS:软件即服务 SaaS(Softw ...
最新文章
- gensim models.word2vec – Word2vec embeddings API
- .NET常见错误大全
- UltraEdit怎样修改保存默认的后缀文件名
- Spark学习资料汇总
- vue集成wangeditor3.0版本 解决光标乱跳等问题
- 【Tensorflow 报错】struct.error: 'i' format requires -2147483648 = number = 2147483647
- EMC 双活数据中心实战
- 信息学奥赛一本通:1132:石头剪子布
- 14岁初中生将免去四考,保送清华本硕博连读,乡亲们敲锣打鼓祝贺
- 分布式内存网格Hazelcast源码导读
- ubuntu更换源(清华、中科大、阿里)
- 历年百度搜索风云榜小说年度冠军,2019年元尊、圣墟、剑来大PK
- BNUZ程协技术部2020寒假任务简单版(后端)
- 2020年全省彩礼排名_2020国人彩礼地图:哪个省的彩礼最贵?
- Magic Potion(最大流,跑两遍网络流或者加一个中转点)
- CPU漏洞补丁修复导致KeServiceDescriptorTable获取变更
- [0xFA-2021][Buuctf]Java逆向1
- 应用程序性能监测—云安虚拟化运维监测系统
- 智能合约 web3j Java_Java使用web3j调用智能合约
- 清华计算机系高考排名,2019北京清华大学专业排名
热门文章
- 应用场景:征信和权属管理
- YOLOv7改进主干系列:首发结合最新 QARepVGG 升级Rep结构, 本文对其进行原创改进 QARepNeXt 结构,基于美团提出一种量化感知方法:再一次让 RepVGG 变得更好
- 解决win11不能拖拽图片进ppt/ps的问题
- 看了他家的红木装修,彻底被圈粉了,庄重典雅又复古舒适
- WinDBG 技巧:列出模块(DLL/EXE)里面所有的符号(symbol)
- 马踏棋盘问题(C++版)
- pwnable-shellshock
- matlab 图片RGB颜色提取
- Android JNI函数大全
- 游戏设计15大参考法则