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:
- Zookeeper：https://zookeeper.apache.org/releases.html
- Storm: http://storm.apache.org/downloads.html
- Kafka: http://kafka.apache.org/downloads
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
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rpm -qa | grep java |
查看信息
然后输入:
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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
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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。
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mv jdk1.8.0_144 /opt/javamv jdk1.8.0_144 jdk1.8 |
然后编辑 profile 文件，添加如下配置
输入:
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vim /etc/profile |
添加:
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export java_home=/opt/java/jdk1.8export jre_home=/opt/java/jdk1.8/jreexport classpath=.:$java_home/lib/dt.jar:$java_home/lib/tools.jar:$jre_home/libexport path=.:${java_home}/bin:$path |
添加成功之后，输入
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source /etc/profilejava -version |
查看是否配置成功
zookeeper 环境安装
1，文件准备
将下载下来的zookeeper 的配置文件进行解压
在linux上输入:
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tar -xvf zookeeper-3.4.10.tar.gz |
然后移动到/opt/zookeeper里面，没有就新建，然后将文件夹重命名为zookeeper3.4
输入
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mv zookeeper-3.4.10 /opt/zookeepermv zookeeper-3.4.10 zookeeper3.4 |
2，环境配置
编辑 /etc/profile 文件
输入:
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export zk_home=/opt/zookeeper/zookeeper3.4export path=.:${java_home}/bin:${zk_home}/bin:$path |
输入:
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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
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mkdir /opt/zookeeper/data mkdir /opt/zookeeper/datalog |
并且在/opt/zookeeper/data目录下创建myid文件
输入:
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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
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datadir=/opt/zookeeper/datadatalogdir=/opt/zookeeper/datalogserver.1=master:2888:3888server.2=slave1:2888:3888server.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:
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scp -r /opt/zookeeper root@slave1:/optscp -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
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cd /opt/zookeeper/zookeeper3.4/bin |
输入:
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zkserver.sh start |
成功启动之后
查看状态输入:
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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:
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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
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mv apache-storm-1.1.1 /opt/storm mv apache-storm-1.1.1 storm1.1 |
编辑 /etc/profile 文件
添加：
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export storm_home=/opt/storm/storm1.1export 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
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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：
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storm nimbus >/dev/null 2>&1 & |
访问web界面(master)输入:
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storm ui |
从节点(slave1，slave2)输入:
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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:
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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
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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:
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export kafka_home=/opt/kafka/kafka2.12export path=.:${java_home}/bin:${kafka_home}/bin:${zk_home}/bin:$path |
输入:
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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
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zookeeper.connect=master:2181,slave1:2181,slave2:2181zookeeper.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:
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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:
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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:
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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:
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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
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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
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kafka-topics.sh --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181 --list |
查看一个topic的信息
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kafka-topics.sh --zookeeper master:2181 --describe --topic t_test |
3.创建topic
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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
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kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic t_test |
ctrl+d 退出
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kafka-console-consumer.sh --zookeeper master:2181 --topic t_test --from-beginning |
ctrl+c 退出
5.kafka的删除命令
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kafka-topics.sh --delete --zookeeper master:2181 --topic t_test |
6,添加分区
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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，谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接：http://www.cnblogs.com/xuwujing/p/8361629.html
