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消息队列与Kafka介绍

        消息队列模式：

点对点模式和发布订阅模式。Kafka主要使用发布订阅模式。

        Kafka角色：

包括broker、topic、分区、生产者、消费者、消费者组、副本、leader和follower

术语	解释
Broker	安装了kafka的节点
Topic	每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处），发送消息必须有主题。
Partition	Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.
Producer	负责发布消息到Kafka broker
Consumer	消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端
Consumer Group	每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group） 当consumer去消费数据的时候，会有一个偏移量（offset），一个分区的数据，一个consumer只能消费一次。
replica	partition 的副本，保障 partition 的高可用
leader	replica 中的一个角色， producer 和 consumer 只跟 leader 交互
follower	replica 中的一个角色，从 leader 中复制数据，数据备份，如果leader挂掉，顶替leader的工作
controller	Kafka 集群中的其中一个服务器，用来进行 leader election 以及各种 failover

        Kafka特性：

高吞吐量低延迟、可扩展性、持久性和可靠性、容错性、高并发性。

 

Kafka安装步骤

环境依赖：需要先安装JDK和Zookeeper。

版本一致性：Kafka和Scala版本需要一致。

安装包上传与解压：上传安装包到指定目录并解压。

配置修改：修改配置文件中的ID、主机名、日志路径、分区数量和Zookeeper集群端口号。

分发安装包：将安装包分发到其他节点并修改相应的配置。

 

启动Kafka集群

启动命令：使用后台守护进程启动Kafka集群。

环境变量配置：添加Kafka的环境变量并修改脚本文件权限。

一键启动脚本：使用脚本文件一键启动和关闭Kafka集群。

 

Spark与YARN环境安装

解压缩与重命名：对Spark进行解压缩和重命名。

配置文件修改：修改配置文件，添加Java Home和YARN相关变量。

分发与启动：分发配置文件到其他节点，启动HDFS和YARN集群，提交测试应用。

 

Spark-yarn

修改hadoop配置文件/opt/software/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/yarn-site.xml，并分发给其他节点。

是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是 true<property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property>是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是 true<property> <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name> <value>false</value></property>

返回到spark-yarn目录，修改conf/spark-env.sh，添加 JAVA_HOME 和 YARN_CONF_DIR 配置。

mv spark-env.sh.template spark-env.shvi spark-env.sh

 启动HDFS以及Yarn集群提交测试应用bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master yarn \--deploy-mode cluster \./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \

 有SUCCEEDED就是成功了