1、kafka官网：http://kafka.apache.org/downloads
Apache Kafka是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka适合离线和在线消息消费。 Kafka消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上。 它与Apache Storm和Spark非常好地集成，用于实时流式数据分析。
大数据组件中，Kafka使用非常广泛。而提及Kafka的监控，历来都是个头疼的事情，Kafka的开源社区在监控框架上并没有投入太多的精力。（Cloudera倒是有一个关于Kafka独立的产品Cloudera Streams Management）
下载地址：Releases · prometheus/node_exporter · GitHub
除了kafka以外，其它四个均可以在elastic官网中下载，具体的可以在下载地址选择软件和版本进行下载，本文档都是基于6.0.0的版本操作的 Kafka可以在Apache中下载
Kafka（http://kafka.apache.org/） 是由 LinkedIn 使用 Scala 编写的一个分布式消息系统，用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础，具有高水平扩展和高吞吐量。Spack、Elasticsearch 都支持与 Kafka 集成。下面看一下几种分布式开源消息队列系统的对比：
Apache Kafka 是一种分布式数据存储，用于实时处理流数据，它由 Apache Software Foundation 开发，使用 Java 和 Scala 编写，Apache Kafka 用于构建实时流式数据管道和适应数据流的应用程序，特别适用于企业级应用程序和关键任务应用程序，它是最受欢迎的数据流平台之一，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析和数据集成。
https://zookeeper.apache.org/releases.html#download
如果没有物理机，也可以弄3台虚拟机。ubuntu系统不会安装的话可以自己百度哦，这里就不细说了。
Kafka是由LinkedIn开发并开源的分布式消息系统,因其分布式及高吞吐率而被广泛使用,现已与Cloudera Hadoop,Apache Storm,Apache Spark集成，具备许多优秀的性能：高吞吐、分布式、跨平台、实时性以及伸缩性，本文我们就来看看如何将Spring Cloud Bus和Kafka进行整合。 ---- Kafka下载 Kafka现在是Apache上的开源项目，直接到官网下载即可(http://kafka.apache.org/)，这个不用我多说。 启动 下载成功之后，是一
先说下网络环境，kafka服务器的IP为192.168.100.83 下文记做Linux 跑Java服务的IP为192.168.62.116 下文记做mac
我们通过GoldenGate技术在Oracle DB和Kafka代理之间创建集成，该技术实时发布Kafka中的CDC事件流。
随着时间的积累，日志数据会越来越多，当你需要查看并分析庞杂的日志数据时，可通过 Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch 采集日志数据到Elasticsearch（简称ES）中，并通过 Kibana 进行可视化展示与分析。
Kafka是由LinkedIn公司开发的一款开源分布式消息流平台，由Scala和Java编写。主要作用是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台，其本质是基于发布订阅模式的消息引擎系统。
cetnos 7.4(x64) kafa本地环境搭建 安装jdk 安装zookeeper 安装kafka 安装jdk 查看是否安装jdk rpm -qa | grep Java如果存在使用rpm -
在大数据的实时数据处理中，不论是使用Spark、还是Flink，都需要与其他组件进行数据交互才有意义。在整个数据流处理中，交互组件的性能决定了数据处理的效率，例如在与缓存中间件Redis的交互，QPS过高就会导致响应过慢，进而表现为程序整体数据处理延时。
/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
1.需要在/etc/init.d/目录下建立对应的shell脚本，示例如下： 开机启动docker-compose中的所有容器
该文介绍了如何使用Docker搭建Kafka集群环境，包括下载官方镜像、编写Dockerfile文件、构建镜像、运行Kafka集群等步骤。其中，使用docker-compose工具可以快速启动Kafka集群，使用Kafka Broker、Zookeeper、Producer和Consumer进行测试。
进入Kafka Eagle目录，进入conf目录修改system-config.properties配置文件内容如下
新版本Zabbix server 4.0 支持把性能数据实时输出到文本文件，我们只要结合一些文件采集工具就可以轻松把Zabbix产生的数据和其他平台对接起来。下面介绍一下如何通过filebeat把Zabbix实时的性能数据推送kafka消息队列中。
目前我们使用版本为kafka_2.9.2-0.8.1（scala-2.9.2为kafka官方推荐版本，此外还有2.8.2和2.10.2可以选择）
本文将对Kafka做一个入门简介，并展示如何使用Kafka构建一个文本数据流管道。通过本文，读者可以了解一个流处理数据管道（Pipeline）的大致结构：数据生产者源源不断地生成数据流，数据流通过消息队列投递，数据消费者异步地对数据流进行处理。
wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/9.0.1+11/jdk-9.0.1_linux-x64_bin.tar.gz
zookeeper下载地址链接：zookeeper3.4.14 ，提取码: 3dch
1.下载： 在kafka官网 http://kafka.apache.org/downloads下载到最新的kafka安装包
kafka系列分为两个篇幅，分别是实用篇，讲使用命令和一些使用中会遇到的概念名词，理论篇，讲kafka为了实现高可用和高性能做了哪些努力。这篇我们从搭建开始，然后用kafka脚本去发送和接受信息，最后用go语言展示在代码之中怎么使用。
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。
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Linux系统查看文件内容的特殊方法： 最基本的有cat和less,more，如果有特殊的要求的话。 1/如果只想看文件的前5行，可以使用head命令，如： head -5 /etc/passwd 2/如果想查看文件的后10行，可以使用tail命令，如： tail -10 /etc/passwd 3/参数-f使tail不停地去读最新的内容，这样有实时监视的效果： tail -f /var/log/messages 定时调度工具的使用 1/各种工具聚集的网站：https://tool.lu/cront
3）注意路径问题，我将软件安装在 /opt/module下，你也可以安装在 /usr/local/下
如下命令均在Kafka安装目录${KAFKA_HOME}下执行。 启动ZooKeeper服务：
为了安装kafka最近环境，向运维申请了3台测试虚拟机，后续很多学习过程都将在此3台服务器上进行，内存为8G,虚拟磁盘 500G. IP如下：
ELK（Elasticsearch , Logstash, Kibana）是一套开源的日志收集、存储和分析软件组合。而且不只是java能用，其他的开发语言也可以使用，今天给大家带来的是elk+logback+kafka搭建分布式日志分析平台。本文主要讲解一下两种流程，全程linux环境（模拟现实环境，可用内存一定要大于2G，当然也可以使用windows），至于elk这些组件的原理，百度太多了，我就不重复了，重在整合。
软件包官方下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/ 2、部署ElasticSearch
分别在linux系统里面建两个文件夹：一个文件夹用于存储配置文件（flumetest），一个文件夹用于存储需要读取的文件（flume）
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在之前公司搭建测试环境过程中会安装mysql、redis、kafak等数据库，在测试环境使用过程中经常会遇到服务挂了等问题，经过分析是因为数据库无法连接成功或者数据打满等异常问题。
Cluster Manager for Apache Kafka是雅虎开源应用于Kafka集群，用户可在Web 界面执行简单的集群管理操作。
第2章 工具环境搭建(具体实操)2.1 MongoDB（单节点）环境配置2.2 Redis（单节点）环境配置2.3 ElasticSearch（单节点）环境配置2.4 Azkaban（单节点）环境配置2.4.1 安装 Git2.4.2 编译 Azkaban2.4.3 部署 Azkaban Solo2.5 Spark（单节点）环境配置2.6 Zookeeper（单节点）环境配置2.7 Flume-ng（单节点）环境配置2.8 Kafka（单节点）环境配置2.9 Apache 环境配置2.10 Tomcat 环境配置2.11 开发环境配置2.11.1 安装IDEA（略）2.11.2 Postman 安装2.11.3 安装 nodejs2.11.4 安装AngularJS CLI
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
Kafka下载https://downloads.apache.org/kafka/3.7.0/kafka_2.13-3.7.0.tgz
最近在搞kettle整合kafka producer插件，于是自己搭建了一套单机的kafka环境，以便用于测试。现整理如下的笔记，发上来和大家分享。后续还会有kafka的研究笔记，依然会与大家分享！
##前言 ###Kafka简介 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。 ###Kafka优点 Kafka好处：转自 InfoQ：Kafka剖析
目录 Docker手册 1、Ubuntu安装Docker 2、配置非root用户可启动Docker 3、Docker基本说明 4、MySQL 5、Redis 6、Kafka Docker手册 v1.1 1、Ubuntu安装Docker 删除旧版本 更新源 安装以下包以使apt可以通过HTTPS使用存储库（repository） 添加Docker官方的GPG密钥 使用下面的命令来设置stable存储库： 再更新一下apt包索引 安装最新版本的Docker CE 所有命名如下： sudo apt-get
很多人都认为Kafka是一个消息队列，实际上并不完全对，在官网的标题中使用了一句话来描述Kafka：
Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。 消息的发布描述为producer，消息的订阅描述为consumer，将中间的存储阵列称作broker(代理)。kafka是linkedin用于日志处理的分布式消息队列，同时支持离线和在线日志处理。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者就是Producer，消息接受者就是Consumer，每个kafka实例称为broker。然后三者都通过Zookeeper进行协调。 也即：
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