目录
[3、进入到/opt/installs/kafka3 目录，修改配置文件](#3、进入到/opt/installs/kafka3 目录，修改配置文件)
[5、分别在 bigdata02 和 bigdata03上修改配置文件](#5、分别在 bigdata02 和 bigdata03上修改配置文件)
[四、Kafka 命令行操作](#四、Kafka 命令行操作)
[2、 生产者命令行操作](#2、 生产者命令行操作)
kafka是消息中间件，用来存储消息的。主要应用于大数据实时处理领域，做实时或者准实时项目必用工具。本文主要介绍一下Kafka的安装部署！
一、我的集群环境介绍
前提： 在安装Kafka前要确保你的集群中有zookeeper
我的三台服务器分别是bigdata01,bigdata02,bigdata03,并且修改了本机的hosts文件!
集群规划：
二、集群部署
官方下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html
注意：接下来的操作都是在bigdata01这台服务器上操作的！！！
1、解压安装包
这里我下载的安装包是3.0版本的！！！
（ 版本号解读：2.12 是scala版本，3.0.0是kafka版本）
bash
tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /opt/installs/2、修改解压后的文件名称
bash
mv kafka_2.12-3.0.0/ kafka33、进入到/opt/installs/kafka3 目录，修改配置文件
bash
cd config/
vi server.properties修改红色部分，其余都是默认的，无需修改：
#broker 的全局唯一编号，不能重复，只能是数字。
broker.id=0
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘 IO 的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka 运行日志(数据)存放的路径，路径不需要提前创建，kafka 自动帮你创建，可以
配置多个磁盘路径，路径与路径之间可以用"，"分隔
log.dirs=/opt/installs/kafka3/datas
#topic 在当前 broker 上的分区个数
num.partitions=1
#用来恢复和清理 data 下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
每个 topic 创建时的副本数，默认时 1 个副本
offsets.topic.replication.factor=1
#segment 文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#每个 segment 文件的大小，默认最大 1G
log.segment.bytes=1073741824
检查过期数据的时间，默认 5 分钟检查一次是否数据过期
log.retention.check.interval.ms=300000
#配置连接 Zookeeper 集群地址（在 zk 根目录下创建/kafka，方便管理）
zookeeper.connect=bigdata01:2181,bigdata02:2181,bigdata03:2181/kafka
/kafka的意思是：在zookeeper中创建一个文件夹叫做kafka
4、分发安装包
①如果bigdata01上有分发脚本，可以直接使用脚本进行分发
bash
xsync.sh kafka3/②如果没有也没关系，使用scp分发
bash
scp /opt/installs/kafka3 root@bigdata02:/opt/installs
scp /opt/installs/kafka3 root@bigdata03:/opt/installs5、分别在 bigdata02 和 bigdata03上修改配置文件
修改配置文件/opt/installs/kafka/config/server.properties 中的 broker.id=1、broker.id=2
注：broker.id 不得重复，整个集群中唯一。
6、配置环境变量
①修改bigdata01的环境变量，增加如下内容
#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/installs/kafka3
export PATH=PATH:KAFKA_HOME/bin
bash
#分发一下：
xsync.sh /etc/profile②刷新一下环境变量
在三台服务器上分别刷新一下!!!
bash
source /etc/profile7、启动集群
①先启动 Zookeeper 集群，然后启动 Kafka（三台服务器都要启）
- 使用脚本的话在bigdata01上执行：zk.sh start
- 没有启动脚本的话一台一台启：zkServer.sh start
②依次在 bigdata01、bigdata02、bigdata03 节点上启动 Kafka
- 使用脚本的话在bigdata01上执行：kf.sh
- 没有启动脚本的话一台一台启:
bash
#先进入到kafka3 这个文件夹中，在三台服务器上分别运行启动命令：
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties8、停止集群
使用脚本：在bigdata01上执行
bash
kf.sh stop
zk.sh stop不使用脚本：依次在 bigdata01、bigdata02、bigdata03 节点上停止
bash
#先进入到kafka3 这个文件夹中，在三台服务器上分别运行停止命令
bin/kafka-server-stop.sh
# 停止zookeeper
zkServer.sh start**注意：**停止 Kafka 集群时，一定要等 Kafka 所有节点进程全部停止后再停止 Zookeeper 集群。因为 Zookeeper 集群当中记录着 Kafka 集群相关信息，Zookeeper 集群一旦先停止， Kafka 集群就没有办法再获取停止进程的信息，只能手动杀死 Kafka 进程了。
三、本文用到的脚本
1、kafka集群启停脚本
①在/usr/local/sbin 目录下创建文件 kf.sh 脚本文件
vi kf.sh
②编写脚本
bash
#! /bin/bash
case $1 in
"start"){
for i in bigdata01 bigdata02 bigdata03
do
echo " --------启动 $i Kafka-------"
ssh $i "source /etc/profile; /opt/installs/kafka3/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/installs/kafka3/config/server.properties"
done
};;
"stop"){
for i in bigdata01 bigdata02 bigdata03
do
echo " --------停止 $i Kafka-------"
ssh $i "source /etc/profile; /opt/installs/kafka3/bin/kafka-server-stop.sh"
done
};;
esac③ 添加权限
bash
chmod 777 kf.sh④使用
bash
kf.sh start
kf.sh stop 2、zookeeper集群启停脚本
①在/usr/local/sbin 目录下创建文件 zk.sh 脚本文件
vi zk.sh
②编写脚本
bash
#!/bin/bash
# 获取参数
COMMAND=$1
if [ ! $COMMAND ]; then
echo "please input your option in [start | stop | status]"
exit -1
fi
if [ $COMMAND != "start" -a $COMMAND != "stop" -a $COMMAND != "status" ]; then
echo "please input your option in [start | stop | status]"
exit -1
fi
# 所有的服务器
HOSTS=( bigdata01 bigdata02 bigdata03 )
for HOST in ${HOSTS[*]}
do
ssh -T $HOST << TERMINATOR
echo "---------- $HOST ----------"
zkServer.sh $COMMAND 2> /dev/null | grep -ivh SSL
exit
TERMINATOR
done③ 添加权限
bash
chmod 777 zk.sh④使用
bash
zk.sh start
zk.sh stop 3、分发脚本
①在/usr/local/sbin 目录下创建文件 xsync.sh 脚本文件
vi xsync.sh
②编写脚本
bash
#!/bin/bash
#1 获取输入参数个数，如果没有参数，直接退出
pcount=$#
if [ $pcount -lt 1 ]
then
echo No Enough Arguement!
exit;
fi
#2. 遍历集群所有机器
for host in bigdata02 bigdata03
do
echo ==================== $host ====================
#3. 递归遍历所有目录
for file in $@
do
#4 判断文件是否存在
if [ -e $file ]
then
#5. 获取全路径
pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
echo pdir=$pdir
#6. 获取当前文件的名称
fname=$(basename $file)
echo fname=$fname
#7. 通过ssh执行命令：在$host主机上递归创建文件夹（如果存在该文件夹）
ssh $host "source /etc/profile;mkdir -p $pdir"
#8. 远程同步文件至$host主机的$USER用户的$pdir文件夹下
rsync -av $pdir/$fname $USER@$host:$pdir
else
echo $file Does Not Exists!
fi
done
done③ 添加权限
bash
chmod 777 xsync.sh④使用
xsync.sh 分发的文件
四、Kafka 命令行操作
1、主题命令行操作
①查看操作主题命令参数
bin/kafka-topics.sh
② 查看当前服务器中的所有 topic
bash
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --list③创建 first topic
bash
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic first选项说明：
--topic 定义 topic 名
--replication-factor 定义副本数
--partitions 定义分区数
④查看 first 主题的详情
bash
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --describe --topic first⑤修改分区数（注意：分区数只能增加，不能减少）
bash
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --alter --topic first --partitions 3⑥删除 topic
bash
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --delete --topic first2、 生产者命令行操作
①查看操作生产者命令参数
bin/kafka-console-producer.sh
②发送消息
bash
bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --topic first3、消费者命令行操作
①查看操作消费者命令参数
bin/kafka-console-consumer.sh 
②消费消息
消费 first 主题中的数据。
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --topic first
把主题中所有的数据都读取出来（包括历史数据）。
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --from-beginning --topic first