这篇文章将为大家详细讲解有关如何进行kafka的安装和使用，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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根据官网的介绍，ApacheKafka?是一个分布式流媒体平台，它主要有3种功能：
1：It lets you publish and subscribe to streams of records.发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是kafka归类为消息队列框架的原因
2：It lets you store streams of records in a fault-tolerant way.以容错的方式记录消息流，kafka以文件的方式来存储消息流
3：It lets you process streams of records as they occur.可以再消息发布的时候进行处理
1：Building real-time streaming data pipelines that reliably get data between systems or applications.在系统或应用程序之间构建可靠的用于传输实时数据的管道，消息队列功能
2：Building real-time streaming applications that transform or react to the streams of data。构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流，数据处理功能
Kafka目前主要作为一个分布式的发布订阅式的消息系统使用，下面简单介绍一下kafka的基本机制
1.3.1 消息传输流程
Producer即生产者，向Kafka集群发送消息，在发送消息之前，会对消息进行分类，即Topic，上图展示了两个producer发送了分类为topic1的消息，另外一个发送了topic2的消息。
Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息
Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理。
从上图中就可以看出同一个Topic下的消费者和生产者的数量并不是对应的。
1.3.2 kafka服务器消息存储策略
谈到kafka的存储，就不得不提到分区，即partitions，创建一个topic时，同时可以指定分区数目，分区数越多，其吞吐量也越大，但是需要的资源也越多，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。
在每个分区中，消息以顺序存储，最晚接收的的消息会最后被消费。
1.3.3 与生产者的交互
生产者在向kafka集群发送消息的时候，可以通过指定分区来发送到指定的分区中
也可以通过指定均衡策略来将消息发送到不同的分区中
如果不指定，就会采用默认的随机均衡策略，将消息随机的存储到不同的分区中
1.3.4 与消费者的交互
在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置
在kafka的设计中，可以有多个不同的group来同时消费同一个topic下的消息，如图，我们有两个不同的group同时消费，他们的的消费的记录位置offset各不项目，不互相干扰。
对于一个group而言，消费者的数量不应该多余分区的数量，因为在一个group中，每个分区至多只能绑定到一个消费者上，即一个消费者可以消费多个分区，一个分区只能给一个消费者消费
因此，若一个group中的消费者数量大于分区数量的话，多余的消费者将不会收到任何消息。
你可以在kafka官网 http://kafka.apache.org/downloads下载到最新的kafka安装包，选择下载二进制版本的tgz文件，根据网络状态可能需要fq，这里我们选择的版本是0.11.0.1，目前的最新版
Kafka是使用scala编写的运行与jvm虚拟机上的程序，虽然也可以在windows上使用，但是kafka基本上是运行在linux服务器上，因此我们这里也使用linux来开始今天的实战。
首先确保你的机器上安装了jdk，kafka需要java运行环境，以前的kafka还需要zookeeper，新版的kafka已经内置了一个zookeeper环境，所以我们可以直接使用
说是安装，如果只需要进行最简单的尝试的话我们只需要解压到任意目录即可，这里我们将kafka压缩包解压到/home目录
在kafka解压目录下下有一个config的文件夹，里面放置的是我们的配置文件
consumer.properites 消费者配置，这个配置文件用于配置于2.5节中开启的消费者，此处我们使用默认的即可
producer.properties 生产者配置，这个配置文件用于配置于2.5节中开启的生产者，此处我们使用默认的即可
server.properties kafka服务器的配置，此配置文件用来配置kafka服务器，目前仅介绍几个最基础的配置
broker.id 申明当前kafka服务器在集群中的唯一ID，需配置为integer,并且集群中的每一个kafka服务器的id都应是唯一的，我们这里采用默认配置即可
listeners 申明此kafka服务器需要监听的端口号，如果是在本机上跑虚拟机运行可以不用配置本项，默认会使用localhost的地址，如果是在远程服务器上运行则必须配置，例如：
listeners=PLAINTEXT:// 192.168.180.128:9092。并确保服务器的9092端口能够访问
3.zookeeper.connect 申明kafka所连接的zookeeper的地址 ，需配置为zookeeper的地址，由于本次使用的是kafka高版本中自带zookeeper，使用默认配置即可
zookeeper.connect=localhost:2181
启动zookeeper
cd进入kafka解压目录，输入
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
启动zookeeper成功后会看到如下的输出
2.启动kafka
cd进入kafka解压目录，输入
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
启动kafka成功后会看到如下的输出
2.5.1 创建一个topic
Kafka通过topic对同一类的数据进行管理，同一类的数据使用同一个topic可以在处理数据时更加的便捷
在kafka解压目录打开终端，输入
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
创建一个名为test的topic
在创建topic后可以通过输入
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
来查看已经创建的topic
2.4.2 创建一个消息消费者
在kafka解压目录打开终端，输入(from-beginning每次都是从头消费，不想从头消费可以取消参数)
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
可以创建一个用于消费topic为test的消费者
消费者创建完成之后，因为还没有发送任何数据，因此这里在执行后没有打印出任何数据
不过别着急，不要关闭这个终端，打开一个新的终端，接下来我们创建第一个消息生产者
2.4.3 创建一个消息生产者
在kafka解压目录打开一个新的终端，输入
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
在执行完毕后会进入的编辑器页面
在发送完消息之后，可以回到我们的消息消费者终端中，可以看到，终端中已经打印出了我们刚才发送的消息
Python伪代码版本
消费者
[root@ip-10-1-2-175 sh]# more cus.py
import time, json
from pykafka import KafkaClient
client = KafkaClient(hosts="10.1.2.175:9092") # 可接受多个Client这是重点
topic = client.topics['test'] # 选择一个topic
# 生成一个消费者
balanced_consumer = topic.get_balanced_consumer(consumer_group='goods_group',auto_commit_enable=True,zookeeper_connect='localhost:2181')
for message in balanced_consumer:
print message
生产者
[root@ip-10-1-2-175 sh]# more prod.py
import time, json
from pykafka import KafkaClient
def pro():
client = KafkaClient(hosts="10.1.2.175:9092")
topic = client.topics['test'] # 选择一个topic
producer = topic.get_producer() # 创建一个生产者
goods_dict = {'option_type':'insert','option_obj':{'goods_name':'goods-1'} }
goods_json = json.dumps(goods_dict)
producer.produce(goods_json) # 生产消息
producer.stop()
if __name__ == '__main__':
pro()
启动消费者
[root@ip-10-1-2-175 sh]# python cus.py
启动生产者
[root@ip-10-1-2-175 sh]# python prod.py
查看消费者
[root@ip-10-1-2-175 sh]# python cus.py
关于如何进行kafka的安装和使用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
