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kafka与storm集群环境的安装步骤详解

前言

在开始之前，需要说明下，storm和kafka集群安装是没有必然联系的，我将这两个写在一起，是因为他们都是由zookeeper进行管理的，也都依赖于JDK的环境，为了不重复再写一遍配置，所以我将这两个写在一起。若只需一个，只需挑选自己选择的阅读即可。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。

这两者的依赖如下:

  • Storm集群：JDK1.8 , Zookeeper3.4，Storm1.1.1；
  • Kafa集群 : JDK1.8 ，Zookeeper3.4 ，Kafka2.12；

说明: Storm1.0 和Kafka2.0对JDK要求是1.7以上，Zookeeper3.0以上。

下载地址:

JDK安装

每台机器都要安装JDK！！！

说明: 一般CentOS自带了openjdk，但是我们这里使用的是oracle的JDK。所以要写卸载openjdk，然后再安装在oracle下载好的JDK。如果已经卸载，可以跳过此步骤。

首先输入 java -version

查看是否安装了JDK，如果安装了，但版本不适合的话，就卸载

输入

rpm -qa | grep java

查看信息


然后输入:

rpm -e --nodeps “你要卸载JDK的信息”

如: rpm -e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.99-2.6.5.1.el6.x86_64

确认没有了之后，解压下载下来的JDK

tar -xvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

移动到opt/java文件夹中，没有就新建，然后将文件夹重命名为jdk1.8。

mv jdk1.8.0_144 /opt/java
mv jdk1.8.0_144 jdk1.8

然后编辑 profile 文件，添加如下配置

输入:

vim /etc/profile

添加:

export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8
export JRE_HOME=/opt/java/jdk1.8/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:$PATH

添加成功之后，输入

source /etc/profile
java -version

查看是否配置成功

Zookeeper 环境安装

1，文件准备

将下载下来的Zookeeper 的配置文件进行解压

在linux上输入:

tar -xvf zookeeper-3.4.10.tar.gz

然后移动到/opt/zookeeper里面，没有就新建，然后将文件夹重命名为zookeeper3.4

输入

mv zookeeper-3.4.10 /opt/zookeeper
mv zookeeper-3.4.10 zookeeper3.4

2，环境配置

编辑 /etc/profile 文件

输入:

export ZK_HOME=/opt/zookeeper/zookeeper3.4 
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${ZK_HOME}/bin:$PATH

输入:

source /etc/profile

使配置生效

3，修改配置文件

3.3.1 创建文件和目录

在集群的服务器上都创建这些目录

mkdir /opt/zookeeper/data 
mkdir /opt/zookeeper/dataLog

并且在/opt/zookeeper/data目录下创建myid文件

输入:

touch myid

创建成功之后，更改myid文件。

我这边为了方便，将master、slave1、slave2的myid文件内容改为1,2,3

3.3.2 新建zoo.cfg

切换到/opt/zookeeper/zookeeper3.4/conf 目录下

如果没有 zoo.cfg 该文件，就复制zoo_sample.cfg文件并重命名为zoo.cfg。

修改这个新建的zoo.cfg文件

dataDir=/opt/zookeeper/data
dataLogDir=/opt/zookeeper/dataLog
server.1=master:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888

说明：client port，顾名思义，就是客户端连接zookeeper服务的端口。这是一个TCP port。dataLogDir里是放到的顺序日志(WAL)。而dataDir里放的是内存数据结构的snapshot，便于快速恢复。为了达到性能最大化，一般建议把dataDir和dataLogDir分到不同的磁盘上，这样就可以充分利用磁盘顺序写的特性。dataDir和dataLogDir需要自己创建，目录可以自己制定，对应即可。server.1中的这个1需要和master这个机器上的dataDir目录中的myid文件中的数值对应。server.2中的这个2需要和slave1这个机器上的dataDir目录中的myid文件中的数值对应。server.3中的这个3需要和slave2这个机器上的dataDir目录中的myid文件中的数值对应。当然，数值你可以随便用，只要对应即可。2888和3888的端口号也可以随便用，因为在不同机器上，用成一样也无所谓。

1.tickTime：CS通信心跳数

Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。tickTime以毫秒为单位。

tickTime=2000

2.initLimit：LF初始通信时限

集群中的follower服务器(F)与leader服务器(L)之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）。

initLimit=10

3.syncLimit：LF同步通信时限

集群中的follower服务器与leader服务器之间请求和应答之间能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）。

syncLimit=5

依旧将zookeeper传输到其他的机器上，记得更改 /opt/zookeeper/data 下的myid，这个不能一致。

输入:

scp -r /opt/zookeeper root@slave1:/opt
scp -r /opt/zookeeper root@slave2:/opt

4、启动zookeeper

因为zookeeper是选举制，它的主从关系并不是像hadoop那样指定的，具体可以看官方的文档说明。

成功配置zookeeper之后，在每台机器上启动zookeeper。

切换到zookeeper目录下

cd /opt/zookeeper/zookeeper3.4/bin

输入:

zkServer.sh start

成功启动之后

查看状态输入:

zkServer.sh status

可以查看各个机器上zookeeper的leader和follower

Storm 环境安装

1，文件准备

将下载下来的storm的配置文件进行解压

在linux上输入:

tar -xvf apache-storm-1.1.1.tar.gz

然后移动到/opt/storm里面，没有就新建，然后将文件夹重命名为storm1.1

输入

mv apache-storm-1.1.1 /opt/storm
 mv apache-storm-1.1.1 storm1.1

编辑 /etc/profile 文件

添加：

export STORM_HOME=/opt/storm/storm1.1
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${ZK_HOME}/bin:${STORM_HOME}/bin:$PATH

输入 storm version 查看版本信息

3，修改配置文件

编辑 storm/conf 的 storm.yarm。

进行如下编辑:

输入:

vim storm.yarm

storm.zookeeper.servers:
 - "master"
 - "slave1"
 - "slave2"
storm.local.dir: "/root/storm"
nimbus.seeds: ["master"]
supervisor.slots.ports:
 - 6700
 - 6701
 - 6702
 - 6703


说明:

1、storm.zookeeper.servers是指定zookeeper的服务地址。

因为storm的存储信息在zookeeper上，所以要配置zookeeper的服务地址。如果zookeeper是单机就只用指定一个！

2、storm.local.dir 表示存储目录。

Nimbus和Supervisor守护进程需要在本地磁盘上存储一个目录来存储少量的状态（比如jar，confs等等）。可以在每台机器创建，并给于权限。

3、nimbus.seeds 表示候选的主机。

worker需要知道那一台机器是主机候选(zookeeper集群是选举制)，从而可以下载 topology jars 和confs。

4、supervisor.slots.ports 表示worker 端口。

对于每一个supervisor机器，我们可以通过这项来配置运行多少worker在这台机器上。每一个worker使用一个单独的port来接受消息，这个端口同样定义了那些端口是开放使用的。如果你在这里定义了5个端口，就意味着这个supervisor节点上最多可以运行5个worker。如果定义3个端口，则意味着最多可以运行3个worker。在默认情况下(即配置在defaults.yaml中)，会有有四个workers运行在 6700, 6701, 6702, and 6703端口。

supervisor并不会在启动时就立即启动这四个worker。而是接受到分配的任务时，才会启动，具体启动几个worker也要根据我们Topology在这个supervisor需要几个worker来确定。如果指定Topology只会由一个worker执行，那么supervisor就启动一个worker，并不会启动所有。

注: 这些配置前面不要有空格！！！，不然会报错。 这里使用的是主机名(做了映射)，也可以使用IP。实际的以自己的为准。

可以使用scp命令或者ftp软件将storm复制到其他机器上

成功配置之后，然后就可以启动Storm了，不过要确保JDK、Zookeeper已经正确安装，并且Zookeeper已经成功启动。

4，启动Storm

切换到 storm/bin 目录下

在主节点(master)启动输入：

storm nimbus >/dev/null 2>&1 &

访问web界面(master)输入:

storm ui

从节点(slave1，slave2)输入:

storm supervisor >/dev/null 2>&1 &

在浏览器界面输入: 8080端口

成功打开该界面，表示环境配置成功:

kafka的环境安装

kafka是一个高吞吐量的流式分布式消息系统，用来处理活动流数据，比如网页的访问量pm,日志等，既能够实时处理大数据信息也能离线处理。

1，文件准备

将下载下来的Kafka的配置文件进行解压

在linux上输入:

tar -xvf kafka_2.12-1.0.0.tgz

然后移动到/opt/kafka里面，没有就新建，然后将文件夹重命名为kafka2.12

输入

mv kafka_2.12-1.0.0 /opt/kafka
 mv kafka_2.12-1.0.0 kafka2.12

2，环境配置

编辑 /etc/profile 文件

输入:

export KAFKA_HOME=/opt/kafka/kafka2.12 
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${KAFKA_HOME}/bin:${ZK_HOME}/bin:$PATH

输入:

source /etc/profile

使配置生效

3，修改配置文件

注:其实要说的话，如果是单机的话，kafka的配置文件可以不用修改，直接到bin目录下启动就可以了。但是我们这里是集群，所以稍微改下就可以了。

切换到kafka/config 目录下

编辑server.properties 文件

需要更改的是Zookeeper的地址:

找到Zookeeper的配置，指定Zookeeper集群的地址，设置如下修改就可以了

zookeeper.connect=master:2181,slave1:2181,slave2:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

其它可以选择更改的有

1 ，num.partitions 表示指定的分区，默认为1

2，log.dirs kafka的日志路径，这个按照个人需求更改就行

...

注:还有其它的配置，可以查看官方文档，如果没有特别要求，使用默认的就可以了。

配置好之后，记得使用scp 命令传输到其它的集群上！

4，启动kafka

集群每台集群都需要操作！

切换到kafka/bin 目录下

输入:

kafka-server-start.sh

然后输入jps名称查看是否成功启动:

成功启动之后，可以进行简单的测试下

首先创建个topic

输入:

kafka-topics.sh --zookeeper master:2181 --create --topic t_test --partitions 5 --replication-factor 2

说明: 这里是创建了一个名为 t_test 的topic，并且指定了5个分区，每个分区指定了2个副本数。如果不指定分区，默认的分区就是配置文件配置的。

然后进行生产数据

输入:

kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic t_test

可以使用进行Ctrl+D 退出

然后我们再打开一个xshell窗口

进行消费

输入:

kafka-console-consumer.sh --zookeeper master:2181 --topic t_test --from-beginning


可以使用进行Ctrl+C 退出

可以看到数据已经正常消费了。

5，kafka的一些常用命令

1.启动和关闭kafka

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties >>/dev/null 2>&1 &
bin/kafka-server-stop.sh

2.查看kafka集群中的消息队列和具体队列

查看集群所有的topic

 kafka-topics.sh --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181 --list

查看一个topic的信息

 kafka-topics.sh --zookeeper master:2181 --describe --topic t_test

3.创建Topic

kafka-topics.sh --zookeeper master:2181 --create --topic t_test --partitions 5 --replication-factor 2

4.生产数据和消费数据

kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic t_test

Ctrl+D 退出

kafka-console-consumer.sh --zookeeper master:2181 --topic t_test --from-beginning

Ctrl+C 退出

5.kafka的删除命令

kafka-topics.sh --delete --zookeeper master:2181 --topic t_test

6,添加分区

kafka-topics.sh --alter --topict_test --zookeeper master:2181 --partitions 10

其它

Storm环境搭建参考官方文档:http://storm.apache.org/releases/1.1.1/Setting-up-a-Storm-cluster.html

Kafka环境搭建参考官方文档:http://kafka.apache.org/quickstart

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对呐喊教程的支持。

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