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Kafka Eagle分布式模式

2021-12-27 06:25:57 資料庫

1.概述

最近有同學留言，Kafka Eagle的分布式模式功能怎么使用，如何部署安裝？今天筆者就為大家來詳細介紹一下Kafka Eagle的分布式模式功能的安裝和使用，

2.內容

首先，這里我們需要說明一下，Kafka Eagle已經更名為EFAK（Eagle For Apache Kafka），感謝Apache Kafka PMC的認可，EFAK將繼續提供和開發新功能，來滿足Kafka集群和應用的相關監控和管理功能，

2.1 背景

當我們管理Kafka多集群或者一個規模較大的Kafka集群時，單機模式的EFAK部署時，運行的多執行緒任務，相關消費者、Topic、生產者、Broker & Zookeeper的監控指標等內容調度時，部署EFAK的服務器如果配置較低，會造成很大的負載，對CPU的負載會很高，為了解決這類問題，EFAK開發了分布式模式的部署，可由多個低配置的服務器來組件一個EFAK集群，來對Kafka多集群進行監控和管理，

2.2 基礎環境

部署EFAK所需要的基礎環境如下：

2.2.1 硬體和作業系統

  • 作業系統：Linux系統即可（Ubuntu、CentOS等）
  • JDK：JDK8以上
  • CPU：1核以上
  • 記憶體：2GB以上

2.2.2 EFAK安裝包

EFAK安裝包，目前官網上以及發布了最新的v2.0.9版本，支持分布式模式部署，可以直接下載到Linux服務器進行安裝和部署使用，如果需要自行編譯部署，可以到Github下載源代碼進行編譯部署：

  • 方式一：官網下載v2.0.9安裝包
  • 方式二：Github下載源代碼，參考README說明進行編譯

2.3 安裝部署

EFAK分布式模式部署，這里以5個節點為例子（1個Master和4個Slave），各個節點的角色如下如所示：

 

 

2.3.1 配置EFAK環境

首先，我們定義一個服務器為Master節點，在Master節點上下載EFAK安裝包，并配置EFAK所需要的環境變數，具體內容如下所示：

# 編輯環境變數檔案
vi ~/.bash_profile

# 添加如下內容

# 添加JDK環境，建議使用JDK8以上
export JAVA_HOME=/data/soft/new/jdk

# 添加EFAK環境
export KE_HOME=/data/soft/new/efak

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$KE_HOME/bin

然后執行source ~/.bash_profile命令使配置環境變數立即生效，

2.3.2 配置EFAK系統檔案

在EFAK的conf目錄下有兩個配置系統的檔案，它們分別是：

  • system-config.properties：用來配置EFAK系統相關內容，比如啟動埠、Zookeeper地址、Kafka安全認證資訊、資料庫存盤地址等；
  • works：Slave節點地址（建議直接使用IP），

1.配置works檔案

works存盤節點IP地址如下：

192.168.31.75
192.168.31.98
192.168.31.251
192.168.31.88

2.配置system-config.properties檔案

EFAK配置資訊如下所示：

######################################
# 配置Kafka集群別名和Zookeeper訪問地址
######################################
efak.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=192.168.31.127:2181

######################################
# Zookeeper是否啟用ACL
######################################
cluster1.zk.acl.enable=false
cluster1.zk.acl.schema=digest
cluster1.zk.acl.username=test
cluster1.zk.acl.password=test123

######################################
# 如果一個Kafka集群規模較大，可以配置該引數
# 例如：配置閥值為20，若當前Kafka集群節點超過20個，將啟用離線統計
######################################
cluster1.efak.broker.size=20

######################################
# Zookeeper客戶端執行緒數，單機模式設定16
# 分布式模式可以設定為4或者8（EFAK節點數大于5設定為4，若小于5設定為8即可）
######################################
kafka.zk.limit.size=8

######################################
# EFAK Web頁面啟動埠
######################################
efak.webui.port=8048

######################################
# EFAK 是否啟用分布式模式
######################################
efak.distributed.enable=true

# 在master節點上設定角色為master，其他節點設定為slave，
# 有個小技巧，就是從master節點同步配置到slave節點時，
# 將該屬性先設定為slave，然后同步完成后，
# 將master節點上的slave值修改為master即可
efak.cluster.mode.status=master

# 設定master節點的IP地址
efak.worknode.master.host=192.168.31.199

# 設定一個可用的埠供WorkNodeServer使用
efak.worknode.port=8085

######################################
# kafka jmx 是否啟用了ACL
######################################
cluster1.efak.jmx.acl=false
cluster1.efak.jmx.user=keadmin
cluster1.efak.jmx.password=keadmin123
cluster1.efak.jmx.ssl=false
cluster1.efak.jmx.truststore.location=/data/ssl/certificates/kafka.truststore
cluster1.efak.jmx.truststore.password=ke123456

######################################
# kafka offset 存盤方式，
# 目前Kafka基本都是存盤在Kafka的topic中，
# 可保留該默認值不變
######################################
cluster1.efak.offset.storage=kafka

######################################
# kafka jmx 地址，默認Apache發布的Kafka基本是這個默認值，
# 對于一些公有云Kafka廠商，它們會修改這個值，
# 比如會將jmxrmi修改為kafka或者是其它的值，
# 若是選擇的公有云廠商的Kafka，可以根據實際的值來設定該屬性
######################################
cluster1.efak.jmx.uri=service:jmx:rmi:///jndi/rmi://%s/jmxrmi

######################################
# kafka監控是否開啟，以及存盤的監控資料保留時間天數
######################################
efak.metrics.charts=true
efak.metrics.retain=15

######################################
# kafka sql 查詢topic的單磁區最近的條數，
# 以及在頁面預覽topic資料的最大記錄條數
######################################
efak.sql.topic.records.max=5000
efak.sql.topic.preview.records.max=10

######################################
# 洗掉topic的密鑰，僅供管理員角色使用
######################################
efak.topic.token=keadmin

######################################
# kafka sasl 安全認證是否開啟
######################################
cluster1.efak.sasl.enable=false
cluster1.efak.sasl.protocol=SASL_PLAINTEXT
cluster1.efak.sasl.mechanism=SCRAM-SHA-256
cluster1.efak.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.scram.ScramLoginModule required username="kafka" password="kafka-eagle";
cluster1.efak.sasl.client.id=
cluster1.efak.blacklist.topics=
cluster1.efak.sasl.cgroup.enable=false
cluster1.efak.sasl.cgroup.topics=

######################################
# kafka ssl 安全認證是否開啟
######################################
cluster1.efak.ssl.enable=false
cluster1.efak.ssl.protocol=SSL
cluster1.efak.ssl.truststore.location=
cluster1.efak.ssl.truststore.password=
cluster1.efak.ssl.keystore.location=
cluster1.efak.ssl.keystore.password=
cluster1.efak.ssl.key.password=
cluster1.efak.ssl.endpoint.identification.algorithm=https
cluster1.efak.blacklist.topics=
cluster1.efak.ssl.cgroup.enable=false
cluster1.efak.ssl.cgroup.topics=

######################################
# 生產環境建議使用MySQL來存盤相關資料
######################################
efak.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver
efak.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ke_prd?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
efak.username=root
efak.password=123456

2.3.3 分發EFAK安裝包和系統環境

1.同步EFAK系統環境

# 同步系統環境
for i in `cat $KE_HOME/conf/works`;do scp ~/.bash_profile $i:~/;done

2.同步EFAK安裝包到Slave節點

# 如果你的$KE_HOME環境地址為/data/soft/new/efak
for i in `cat $KE_HOME/conf/works`;do scp -r $KE_HOME $i:/data/soft/new/;done

然后，修改Master節點上的屬性值efak.cluster.mode.status，將Master節點上該屬性值slave修改為master即可，其他Slave節點無需改動，

2.3.4 啟動EFAK分布式集群

EFAK分布式模式新增了ke.sh cluster命令，該命令支持如下引數：

  • ke.sh cluster start：啟動EFAK分布式集群；
  • ke.sh cluster status：查看EFAK分布式集群狀態；
  • ke.sh cluster stop：停止EFAK分布式集群
  • ke.sh cluster restart：重啟EFAK分布式集群

當我們完成EFAK系統環境和安裝包的分發后，就可以執行ke.sh cluster start啟動命令了，

# 啟動 EFAK 分布式模式
ke.sh cluster start

具體啟動截圖如下所示：

 

 執行ke.sh cluster status命令查看各個節點的狀態：

# 查看節點狀態
ke.sh cluster status

執行上述命令，具體截圖如下所示：

 

2.3.5 新增EFAK節點監控

在EFAK分布式模式下，新增監控EFAK各個節點的功能（單擊模式下也可以查看Master節點相關指標），具體監控內容如下圖所示：

 

3.總結

如果是Kafka集群規模較大或者管理的Kafka集群有多個，可以使用EFAK的分布式模式部署，如果管理的Kafka集群規模較小，Topic數量、消費者應用等較少，可以使用EFAK的單機模式部署即可，

4.結束語

這篇博客就和大家分享到這里，如果大家在研究學習的程序當中有什么問題，可以加群進行討論或發送郵件給我，我會盡我所能為您解答，與君共勉！

另外，博主出書了《Kafka并不難學》和《Hadoop大資料挖掘從入門到進階實戰》，喜歡的朋友或同學， 可以在公告欄那里點擊購買鏈接購買博主的書進行學習，在此感謝大家的支持，關注下面公眾號，根據提示，可免費獲取書籍的教學視頻，

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