Linux下搭建Kafka Stream架构的实践（linux kafka）

随着大数据的迅猛发展，对于时间序列数据的处理变得越来越重要。Apache Kafka Stream作为流处理核心框架，有着非常好的支持性，在大数据领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何搭建和配置Kafka Stream架构在Linux系统上运行程序，以及常见的使用方法。

### 1. 系统要求

Kafka Stream有一些关键的系统要求，如操作系统环境，使用的Java版本以及用到的Kafka Stream工具集等。搭建环境前，必须保证系统能够支持和满足Kafka Stream系统要求，才能通过后续配置步骤形成可运行程序。

### 2. 集群节点搭建

在安装集群节点之前，需要考虑集群节点数配置，确定主节点和从节点，用于分开承担不同的任务，例如主节点负责订阅消息，从节点负责处理数据。在准备环境之后，使用以下命令可完成Linux系统的Kafka Stream节点安装：

# 设置Kafka_stream_ home路径
export KAFKA_STREAMS_HOME=/usr/local/kafka_streams 

# 下载安装包

wget http://download.kafka.apache.org/streams/1.5.2/kafka-streams-1.5.2-bin.tar.gz 

# 解压安装包

tar -zxvf kafka-streams-1.5.2-bin.tar.gz 

# 复制解压好的文件到Kafka home

mv kafka-streams-1.5.2/* $KAFKA_STREAMS_HOME 

# 删除压缩文件

rm kafka-streams-1.5.2-bin.tar.gz 

# 根据节点类型进行配置

# 主节点配置

# /usr/local/kafka_streams/conf/server.properties 

streamConfig.broker= # 设置broker地址

# 从节点配置

# /usr/local/kafka_streams/conf/consumer.properties 

bootstrap.servers= # 设置Zookeeper地址

group.id= # 设置groupid

完成集群节点的搭建之后，就可以开始利用Kafka Streams节点搭建Kafka Stream任务。

### 3. 编写Stream任务

Kafka Stream的任务形式类似于MapReduce，它可以实现从处理和聚合单词出现频度及计数等高级功能。在编写任务之前，首先需要创建Topic，使用以下命令：

# 创建主题
$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test-topic 

# 检查主题

$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

Kafka Stream的任务编写就是一个实体类，可以使用Java和Scala等编程语言编写类，内部实现Streams API：

“`Java

public class StreamExample {

public static void main(String[] args) {

// 配置文件

final Properties props = new Properties();

// 设置应用的ID

props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, “stream-example-app”);

// 设置应用的Broker

props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, “localhost:9092”);

// 设置Client ID

props.put(StreamsConfig.CLIENT_ID_CONFIG, “stream-example-client”);

// 创建StreamsBuilder

final StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

// 从topic获取流

final KStream source = builder.stream(“test-topic”);

// 进行聚合

final KTable counts = stream.flatMap((key, value) ->

Arrays.asList(value.split(” “)).iterator())

.map((key, value) -> new KeyValue(value, value))

.countByKey(“counts”);

// 输出到另一个topic

counts.toStream().to(“streams-wordcount-output”);

// 创建Topology

final Topology topology = builder.build();

// 写入控制台

System.out.println(topology.describe());

//初始化一个KafkaStream对象

final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);

//启动程序

streams.start();

}

}

### 4. 实时流数据分析

任务编写好之后，OK！Kafka Stream的搭建以及配置和使用就完成啦。