在分布式系统中，数据镜像是一项重要的功能，它可以将数据从一个集群复制到另一个集群，以保证数据的高可用性和容错性。Apache Kafka是一个流处理平台，它提供了一种跨集群数据镜像的解决方案，可以让用户轻松地将数据从一个Kafka集群复制到另一个Kafka集群。
首先，我们需要创建一个Kafka服务来管理我们的Kafka集群。可以使用Kubernetes的Service资源来定义一个Kafka服务，如下所示：
基于 K8s Operator 模式开发的应用程序因其具有全生命周期的自动化管理、可扩展性强和故障自愈等特点，成为云化方案落地的重要方向。业界中主流的 Kafka Operator on K8s 方案分别有 Strimzi 社区推出的 strimzi-kafka-operator[1]和 banzaicloud 公司推出的 koperator[2]。相较于 koperator，strimzi-kafka-operator 具有更完善 Kafka 的上下游生态、自定义 Operator 扩展性强和可定制等特点。
LogI-KafkaManager脱胎于滴滴内部多年的Kafka运营实践经验，是面向Kafka用户、Kafka运维人员打造的共享多租户Kafka云平台。专注于Kafka运维管控、监控告警、资源治理等核心场景，经历过大规模集群、海量大数据的考验。内部满意度高达90%的同时，还与多家知名企业达成商业化合作。
Kafka 集群部署之前需要部署Zookeeper集群，关于Zookeeper集群的部署前面已经介绍过并且写了博客，需要了解的出门左拐就能看到 上篇文件介绍了Kafka的单机部署，讲了Kafka 集成Zookeeper部署及Zookeeper + Kafka 部署，还讲了Kafka的基本命令，本章节我们将一下 Kafka的集群部署。
首先，如果您不确定Kakfa是什么，请参阅这篇文章（http://cloudurable.com/blog/what-is-kafka/index.html）。 Kafka包括记录，主题，消费者，生产者，Broker，日志，分区和集群。记录可以有键（可选），值和时间戳。Kafka记录是不可变的。Kafka主题是记录流（“/ orders”，“/ user-signups”）。您可以将主题视为Feed名称。主题有一个日志，它是主题在磁盘上的存储。主题日志被分解成分区和段。 Kafka Producer API
桔妹导读： LogI-KafkaManager脱胎于滴滴内部多年的Kafka运营实践经验，是面向Kafka用户、Kafka运维人员打造的共享多租户Kafka云平台。专注于Kafka运维管控、监控告警、资源治理等核心场景，经历过大规模集群、海量大数据的考验。内部满意度高达90%的同时，还与多家知名企业达成商业化合作。
Kafka搭建好投入使用后，为了运维更便捷，借助一些管理工具很有必要。Kafka社区似乎一直没有在监控框架方面投入太多的精力，目前Kafka监控方案看似很多，然而并没有一个"大而全"的通用解决方案，各家框架也是各有千秋。很多公司和个人都自行着手开发 Kafka 监控框架，其中并不乏佼佼者。今天我们就来全面地梳理一下主流的监控框架。
在logstash01主机上配置logstash，使其能够消费kafka集群a中主题为"wordpress-nginx-log"的消息。
为了能够方便的查看及管理Kafka集群，yahoo提供了一个基于Web的管理工具（Kafka-Manager）。这个工具可以方便的查看集群中Kafka的Topic的状态（分区、副本及消息量等），支持管理多个集群、重新分配Partition及创建Topic等功能。本篇文章Fayson主要介绍如何在CDH集群中部署Kafka-Manager并简单的介绍使用。
Kafka 生产者是 Apache Kafka 中的一个重要组件，它负责将数据发送到 Kafka 集群中。在实时数据处理和流式处理应用程序中，Kafka 生产者扮演着非常重要的角色。
滴滴开源了其Kafka 监控与管控平台 Logi-KafkaManager，因为有30+个集群的维护经验，使用过kafka-manager，kafka-eagle，kafka-mirrorkaker工具，所以很期待能有1个工具能够整合kafka所有工具优点于一身，这样对于生产环境中kafka集群的管理、监控、资源分配、平滑升级、数据跨机房传输是非常好的，所以在研究kafka源码的同时研究一下Logi-KafkaManager的源码和使用，滴滴提供了体验地址：http://117.51.150.133:8080/kafka ，账户：admin/admin。
EFAK的前身就是Kafka-eagle，新版本的Kafka-eagle都称之为EFAK（Eagle For Apache Kafka）。
在 Yelp，Kafka 每天接收数百亿条消息来推进数据驱动并为关键业务管道和服务提供支持。我们最近通过在 PaaSTA （Yelp 自己的平台即服务）上运行集群，对 Kafka 部署架构进行一些改进。基于 K8s 的部署利用了 Kafka 的自定义 Kubernetes operator 以及用于生命周期管理的 Cruise Control 。
搭建高吞吐量 Kafka 分布式发布订阅消息 集群 简介 Kafka 是一种高吞吐的分布式发布订阅消息系统，能够替代传统的消息队列用于解耦合数据处理，缓存未处理消息等，同时具有更高的吞吐率，支持分区、多副本、冗余，因此被广泛用于大规模消息数据处理应用。Kafka 支持Java 及多种其它语言客户端，可与Hadoop、Storm、Spark等其它大数据工具结合使用。 环境 Zookeeper集群: 192.168.252.121:2181,192.168.252.122:2181,192.168.252.12
一个功能健全的kafka集群可以处理相当大的数据量，由于消息系统是很多大型应用的基石，因此broker集群在性能上的缺陷，都会引起整个应用栈的各种问题。
本文搭建一个三节点的Kafka集群。该集群有三个Zookeeper、三个Kafka Broker。 一、准备工作 解压kafka安装包，获得如下目录： unzip kafka_2.11-0.11.0.1.zip kafka_2.11-0.11.0.1 Kafka目录结构： 展示如下内容： . ├── LICENSE ├── NOTICE ├── bin ├── config ├── libs ├── logs └── site-docs cd kafka_2.11-0.11.0.1
左图为 Kafka 现有架构，元数据在 zookeeper 中，运行时动态选举 controller，由controller 进行 Kafka 集群管理。右图为 kraft 模式架构（实验性），不再依赖 zookeeper 集群，而是用三台 controller 节点代替zookeeper，元数据保存在 controller 中，由 controller 直接进行 Kafka 集群管理。
在之前的博客中，介绍了Kafka Web Console这 个监控工具，在生产环境中使用，运行一段时间后，发现该工具会和Kafka生产者、消费者、ZooKeeper建立大量连接，从而导致网络阻塞。并且这个 Bug也在其他使用者中出现过，看来使用开源工具要慎重！该Bug暂未得到修复，不得已，只能研究下其他同类的Kafka监控软件。
所谓Kafka伪分布式，就是一个节点启动多个Kafka服务，只需要新增加server.properties配置文件，并按照新的配置文件再启动一个服务即可，当然数量可以看自己心情，我这里就再启动一个kafka服务
点击“Kafka-CDH”连接，进入Kafka集群的详细界面，下图为Kafka的统计信息
总结：Apache Kafka Mirrormaker V1的解决方案在提供企业管理的灾难恢复方面存在局限性。MM V2（KIP-382）针对MM V1 进行了扩展，并修复了MM V1的局限性，使其能够动态修改配置，并且能够将Topic在群集之间保持同步，同时尽可能地降低触发Rebalance的情况以提高性能。此外，Active-Active群集和Disaster Recover在MM V2中已经属于开箱即用（Out-of-the-box）功能。
Uber的目标是通过让世界运转来激发机遇，而大数据是其中非常重要的一部分。 Presto® 和 Apache Kafka® 在 Uber 的大数据堆栈中发挥着关键作用。 Presto 是查询联合的事实标准，已用于交互式查询、近实时数据分析和大规模数据分析。 Kafka 是支持许多用例的数据流的骨干，例如发布/订阅、流处理等。在接下来的文章中，我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起，以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。
在使用Apache Kafka时，你可能会遇到一个名为 "NoBrokersAvailableError" 的异常。这篇博客文章将深入讲解这个错误的原因、可能的解决方法以及如何避免它。
Kafka产线环境需要管理的Topic和Consumser越来越多，使用命令行工具进行管理会非常繁杂。因此，大数据平台上需要一套Kafka的管理监控系统，Kafka-Eagle。
cord.key(); //获取Value String value = record.value(); System.out.println(topic+"\t"+partition+"\t"+offset+"\t"+key+"\t"+value); } ```
Broker：在Kafka中，Broker是Kafka集群中的一个节点，负责处理Kafka中的核心功能。从物理层面来看，Broker可以是单独的一台服务器，也可以是集群中的一个节点。从逻辑层面来看，Broker是Kafka服务端的实现，负责接收生产者发送的消息，并将这些消息转发给消费者。Broker是Kafka实现分布式、高吞吐、高可靠性的关键组件。
Kafka搭建好投入使用后，为了运维更便捷，借助一些管理工具很有必要。Kafka社区似乎一直没有在监控框架方面投入太多的精力，目前Kafka监控方案看似很多，然而并没有一个"大而全"的通用解决方案，各家框架也是各有千秋。很多公司和个人都自行着手开发 Kafka 监控框架，其中并不乏佼佼者。今天我们就来全面地梳理一下常用监控指标与主流的监控框架。
5）分别在 hadoop103 和 hadoop104 上修改配置文件/opt/module/kafka/config/server.properties中的 broker.id=1、broker.id=2
1、最近项目规划升级kafka版本，从之前的0.11版本升级最新版本的2.4.1；升级过过程遇到了坑，特此记录一下。
作者 | Tina 采访嘉宾 | 韩欣、王国璋 “我对该版本感到非常兴奋，但我们的业务特性决定了我们不能停机升级...” 3 月 30 日，Kafka 背后的企业 Confluent 发布博客表示，在即将发布的 2.8 版本里，用户可在完全不需要 ZooKeeper 的情况下运行 Kafka，该版本将依赖于 ZooKeeper 的控制器改造成了基于 Kafka Raft 的 Quorm 控制器。 在之前的版本中，如果没有 ZooKeeper，Kafka 将无法运行。但管理部署两个不同的系统不仅让运维复杂度
关于如何搭建ELK部分，请参考这篇文章，https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893566.html。
在现代数据处理系统中，Apache Kafka 已经成为了一个不可或缺的组件。它是一个分布式流处理平台和消息队列系统，被广泛应用于构建实时数据管道和大数据处理应用。Kafka 的成功得益于其高性能、可扩展性以及强大的持久性特性。然而，要使得 Kafka 集群运行稳定和可靠，除了核心的消息传递功能外，还需要一些重要的组件来管理集群状态和协调各个节点的工作。其中，Kafka 控制器就是一个至关重要的组件，它扮演着监控和管理 Kafka 集群的关键角色。
github地址 : https://github.com/smartloli/kafka-eagle
在使用Kafka时会遇到内外网的场景，即Kafka集群使用内网搭建，在内网和外网均有客户端需要消费Kafka的消息，同时在集群内由于使用内网环境通信，因此不必太过考虑通信的加密，所以在内网使用非安全的协议也能够通信，但对于外网环境出于安全考虑，只允许通过安全的协议访问Kafka集群，本文档介绍如何基于双网卡来配置Kafka。
比如，有100条有序数据，生产者发送到kafka集群，kafka的分片有4个，可能的情况就是一个分片保存0-25，一个保存25-50......这样消息在kafka中存储是局部有序了。严格说，kafka是无法保证全局消息有序的，没有这个机制，只能局部有序。
什么是Kafka？ Apache Kafka是一个演进的发布/订阅消息系统。系统结合队列和消息机制，可把它当成在一群服务器间进行的日志提交过程。消息被分成多个主题和分段，每个主题支持多个发布者（生产者）和多个订阅者（消费者）。Kafka群以良好的形式为每一个主题保存着这些消息。 对于特定的时间（LinkedIn在数天内测量） 对于分成段的特定大小的消息 基于键的消息，仅存储最近的消息 Kafka提供可靠性、灵活性和盈余保留，同时高吞吐量地处理数据。 已有多篇关于Kafka的文章和讨论，包括talk
滴滴Logi-KafkaManager脱胎于滴滴内部多年的Kafka运营实践经验，是面向Kafka用户、Kafka运维人员打造的共享多租户Kafka云平台。专注于Kafka运维管控、监控告警、资源治理等核心场景，经历过大规模集群、海量大数据的考验。
项目watch、star、fork数量均领先竞品，issue、pull request也比较活跃。
Kafka软件包提供了kafka-console-producer.sh脚本，这是一个简易的生产者控制台，供我们测试之用。我们可以通过Java编写一个具有具体业务意义的消息生产者。
kafka集群使用了3个节点，依赖zookeeper进行协调，所以会同时搭建一套3节点的zookeeper集群。
1.pull docker ，在机器上下载最新版本的kafka和zookeeper镜像，这里使用的是wurstmeister的镜像
作者 | Uber Engineering 译者 | Sambodhi 策划 | 赵钰莹 本文最初发布于 Uber 官方博客，InfoQ 经授权翻译如下 Uber 的目的就是要让全世界变得更好，而大数据是一个非常重要的部分。Presto 和 Apache Kafka 在 Uber 的大数据栈中扮演了重要角色。Presto 是查询联盟的事实标准，它已经在交互查询、近实时数据分析以及大规模数据分析中得到应用。Kafka 是一个支持很多用例的数据流中枢，比如 pub/sub、流处理等。在这篇文章中，我们
Kafka Manager是用于管理Apache Kafka集群的工具。为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群的工作，yahoo构建了一个叫做Kafka管理器的基于Web工具，叫做 Kafka Manager。这个管理工具可以很容易地发现分布在集群中的哪些topic分布不均匀，或者是分区在整个集群分布不均匀的的情况。它支持管理多个集群、选择副本、副本重新分配以及创建Topic。同时，这个管理工具也是一个非常好的可以快速浏览这个集群的工具，有如下功能：
Kafka的使用场景非常广泛，一些实时流数据业务场景，均依赖Kafka来做数据分流。而在分布式应用场景中，数据迁移是一个比较常见的问题。关于Kafka集群数据如何迁移，今天叶秋学长将为大家详细介绍。
1.1 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
Kafka的bin目录下shell脚本是kafka自带的管理工具，提供topic的创建/删除/配置修改、消费者的监控、分区重载、集群健康监控、收发端TPS压测、跨机房同步等能力，Kafka运维者可以使用这些工具进行集群的管理。
3、Kafka安装包版本：kafka_2.11-0.10.0.1.tar.gz
Kafka 是最广泛使用的大数据消息分发组件，由于各种原因，大部分 Kafka 的用户都在不同的环境下保有多个集群，而数据整合分析的需求又要求这些集群的数据可以汇聚到一起。于是集群间的数据镜像成为了 Kafka 的一个重要需求。本文将详细描述集群间信息复制的场景和方案。
最近在 OpenStack 环境下需要部署消息队列集群，包括 RabbitMQ 和 Kafka，这篇记述一下 Kafka 集群的部署过程。
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