CDH安装kafka

  • 摘要:前言其实cloudera已经做了这个事了,只是把kafka的包和cdh的parcel包分离了,只要我们把分离开的kafka的服务描述jar包和服务parcel包下载了,就可以实现完美集成了。具体实现的简要步骤可参照cloudera官网提供的文档:http://www.cloudera.com/content/www/en-us/documentation/kafka/latest/topics/kafka_installing.html,下面就是我根据这个文档的集成过程。ka
  • 前言

    其实cloudera已经做了这个事了,只是把kafka的包和cdh的parcel包分离了,只要我们把分离开的kafka的服务描述jar包和服务parcel包下载了,就可以实现完美集成了。

    具体实现的简要步骤可参照cloudera官网提供的文档:http://www.cloudera.com/content/www/en-us/documentation/kafka/latest/topics/kafka_installing.html,

    下面就是我根据这个文档的集成过程。

    kafka相关包准备

    csd包:http://archive.cloudera.com/csds/kafka/

    parcel包: http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/latest/ ( 根据自己的集群的系统版本下载 )

    我用的是centos6.5 x64的系统,所以我下载的parcel包为KAFKA-0.8.2.0-1.kafka1.3.2.p0.56-el6.parcel与KAFKA-0.8.2.0-1.kafka1.3.2.p0.56-el6.parcel.sha1

    集成实现

    1. 关闭集群,关闭cm服务( 假如不关闭cm服务,会出现在添加kafka服务时找不到相关的服务描述 )

    2. 将csd包放到cm安装节点下的 /opt/cloudera/csd目录下,如图 :
    3. 将parcel包放到cm安装节点下的 /opt/cloudera/parcel-repo目录下,如图:
    4. 启动cm服务,分配并激活percel包
    5. 添加kafka服务:
    6. 启动服务

1.下载 KAFKA 和SPARK2的 Parcel 包(可以从 TD CDH 包里拿到) 并放置到 Cloudera Manager 的 parcel 仓库目录下 (登录 CM 控制台 设置 Parcel配置)

2.对于前面重名的文件可以采取手动改名的形式, 例如 mainifest.json  可以备份以前的json 文件并改名,

3.重启 cloudera  server 和 agent 服务

  • /opt/cm-5.12.1/etc/init.d/cloudera-scm-server restart
  • /opt/cm-5.12.1/etc/init.d/cloudera-scm-agent restart  (agent服务器)

4.安装Kafka过程中如果启动失败 需要更改 默认的 Java Heap Size  (默认50 M)  改成 512 即可

5.为客流运营平台单独安装 Kafka (需要先安装第二个Zookeeper集群 客源专用)

6.然后重新启动 Kafka 服务,并检查其状态 。

原文地址:https://www.cnblogs.com/fanshudada/p/9842354.html

时间: 2024-11-10 10:51:52

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CentOS7安装CDH 第九章:CDH中安装Kafka

相关文章链接 1. CDH官网Kafka的安装教程网址 https://www.cloudera.com/documentation/kafka/latest/topics/kafka_installing.html#concept_m2t_d45_4r 2. 下载对应的Kafka版本 1.查看CDH和Kafka的版本对应列表: 查看网址:https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/release-notes/topics/rn_conso

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附录E 安装Kafka

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一.简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.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. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案.Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统

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