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[大数据]kafka connect 分布式部署

1、环境介绍
操作系统:centos 7.9
jdk版本:8u291
kafka版本:2.8.0
kafka下载地址:
https://kafka.apache.org/downloads

节点清单:
10.99.27.111 kafkac01.wtown.com 4核心 8G内存 500G硬盘
10.99.27.112 kafkac02.wtown.com 4核心 8G内存 500G硬盘
10.99.27.113 kafkac03.wtown.com 4核心 8G内存 500G硬盘

在这里插入图片描述

2、设置主机名及host文件(三台机器)

10.99.27.111	kafkac01.wtown.com
10.99.27.112	kafkac02.wtown.com
10.99.27.113	kafkac03.wtown.com
10.99.27.11		zk01.wtown.com
10.99.27.12		zk02.wtown.com
10.99.27.13		zk03.wtown.co

3、关闭防火墙和selinux(三台机器)
在这里插入图片描述
4、创建数据目录/data,并挂载数据盘(三台机器)

mkdir /data

https://blog.csdn.net/zyj81092211/article/details/118054000

5、配置jdk
https://blog.csdn.net/zyj81092211/article/details/118055068

6、创建zookeeper集群
https://blog.csdn.net/zyj81092211/article/details/118066724

7、上传软件到服务器解压并重命名为kafka-connect(三台机器)
在这里插入图片描述
8、创建软连接到 /usr/local下(三台机器)

ln -s /data/kafka-connect /usr/local/kafka-connect

9、更改配置文件(三台机器)
编辑配置文件server.properties,替换文件内容为下

vi /data/kafka-connect/config/server.properties

kafakac01.wtown.com:

broker.id=111
listeners=PLAINTEXT://kafkac01.wtown.com:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/data/kafka/logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=zk01.wtown.com:2181,zk02.wtown.com:2181,zk03.wtown.com:2181/kafka-connect01
zookeeper.connection.timeout.ms=18000
group.initial.rebalance.delay.ms=0

kafakac02.wtown.com:

broker.id=112
listeners=PLAINTEXT://kafkac02.wtown.com:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/data/kafka/logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=zk01.wtown.com:2181,zk02.wtown.com:2181,zk03.wtown.com:2181/kafka-connect01
zookeeper.connection.timeout.ms=18000
group.initial.rebalance.delay.ms=0

kafakac03.wtown.com:

broker.id=113
listeners=PLAINTEXT://kafkac03.wtown.com:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/data/kafka/logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=zk01.wtown.com:2181,zk02.wtown.com:2181,zk03.wtown.com:2181/kafka-connect01
zookeeper.connection.timeout.ms=18000
group.initial.rebalance.delay.ms=

10、添加环境变量(三台机器)

# kafka environment
export KAFKA_HOME=/data/kafka-connect
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

11、启动kafka集群(三台机器)

kafka-server-start.sh -daemon /data/kafka-connect/config/server.properties

12、kafka集群状态
在这里插入图片描述
zookeeper状态:
在这里插入图片描述
13、创建插件目录

mkdir /data/kafka-connect/plugins

14、修改connector配置文件connect-distributed.properties
在这里插入图片描述

bootstrap.servers=kafkac01.wtown.com:9092,kafkac02.wtown.com:9092,kafkac03.wtown.com:9092
group.id=connect-cluster-01
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=true
value.converter.schemas.enable=true
offset.storage.topic=connect-offsets
offset.storage.replication.factor=1
config.storage.topic=connect-configs
config.storage.replication.factor=1
status.storage.topic=connect-status
status.storage.replication.factor=1
offset.flush.interval.ms=10000
plugin.path=/data/kafka-connect/plugins

15、启动kafka connector

connect-distributed.sh -daemon /data/kafka-connect/config/connect-distributed.properties

16、查看kafka connector状态
在这里插入图片描述
查看kafka topic信息

kafka-topics.sh --list --zookeeper zk01.wtown.com:2181,zk02.wtown.com:2181,zk03.wtown.com:2181/kafka-connect01

在这里插入图片描述
可以看到已经自动创建了配置文件中的topic connect-configs

17、测试样例
(1)创建测试目录和文件

mkdir /data/test
touch /data/test/in.txt
touch /data/test/out.txt

(2)获取插件信息

curl http://kafkac01.wtown.com:8083/connector-plugins

在这里插入图片描述
可以在https://www.sojson.com/格式化json数据(或者直接使用postman请求)
在这里插入图片描述
(3)建立source connector

curl -i -k  -H "Content-type: application/json" -X POST -d '{"name":"in","config":{"connector.class":"org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSourceConnector","tasks.max":"1","file":"/data/test/in.txt","topic":"localfiles"}}' http://kafkac01.wtown.com:8083/connectors

(4)查看source connector

curl http://kafkac01.wtown.com:8083/connectors/in/status

在这里插入图片描述
注意这里,测试程序是本地file获取,所以应该上connector运行的节点上进行文件输入操作,即10.99.27.112上
(5)查看topic

kafka-topics.sh --list --zookeeper zk01.wtown.com:2181,zk02.wtown.com:2181,zk03.wtown.com:2181/kafka-connect01

在这里插入图片描述
(6)模拟消费者

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafkac01.wtown.com:9092,kafkac02.wtown.com:9092,kafkac03.wtown.com:9092 --topic localfiles

到10.99.27.112(connector运行的节点上)输入数据到int.txt
在这里插入图片描述

消费者这边已经接到数据
在这里插入图片描述

(7)创建sink connector

curl -i -k  -H "Content-type: application/json" -X POST -d '{"name":"out","config":{"connector.class":"org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSinkConnector","tasks.max":"1","topics":"localfiles","file":"/data/test/out.txt"}}' http://kafkac01.wtown.com:8083/connectors

(8)查看sink connector

curl http://kafkac01.wtown.com:8083/connectors/out/status

在这里插入图片描述
(9)查看out输出文件(还是要到connector运行节点上去看)
在这里插入图片描述

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加:2021-08-15 15:39:36  更:2021-08-15 15:39:48 
 
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