CentOS8 安装 kafka1.0.0 集群，kafka集群连接zookeeper集群

r囧r小猫 2023-07-22 05:56 43阅读 0赞

### 一、下载地址 ###

[http://kafka.apachecn.org/downloads.html][http_kafka.apachecn.org_downloads.html]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhdmVxaW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

### 二、文档 ###

[http://kafka.apachecn.org/][http_kafka.apachecn.org]

[http://kafka.apachecn.org/quickstart.html][http_kafka.apachecn.org_quickstart.html]

[http://kafka.apachecn.org/documentation.html][http_kafka.apachecn.org_documentation.html]

[http://kafka.apache.org/documentation/][http_kafka.apache.org_documentation]

### 三、安装 ###

本教程假定您是一只小白，没有Kafka 或ZooKeeper 方面的经验。 Kafka控制脚本在Unix和Windows平台有所不同，在Windows平台，请使用 `bin\windows\` 而不是`bin/`, 并将脚本扩展名改为`.bat`.

[Step 1: 下载代码][Step 1_]

[下载][Link 1] 1.0.0版本并解压缩。.

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; </code><code>tar</code> <code>-xzf kafka_2.11-1.0.0.tgz</code></p> <p><code>&gt; </code><code>cd</code> <code>kafka_2.11-1.0.0</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

[Step 2: 启动服务器][Step 2_]

Kafka 使用 [ZooKeeper][] 如果你还没有ZooKeeper服务器，你需要先启动一个ZooKeeper服务器。 您可以通过与kafka打包在一起的便捷脚本来快速简单地创建一个单节点ZooKeeper实例。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/zookeeper-server-start</code><code>.sh config</code><code>/zookeeper</code><code>.properties</code></p> <p><code>[2013-04-22 15:01:37,495] INFO Reading configuration from: config</code><code>/zookeeper</code><code>.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)</code></p> <p><code>...</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

现在启动Kafka服务器：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-server-start</code><code>.sh config</code><code>/server</code><code>.properties</code></p> <p><code>[2013-04-22 15:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)</code></p> <p><code>[2013-04-22 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties)</code></p> <p><code>...</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

[Step 3: 创建一个 topic][Step 3_ _ topic]

让我们创建一个名为“test”的topic，它有一个分区和一个副本：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-topics</code><code>.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic </code><code>test</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

现在我们可以运行list（列表）命令来查看这个topic：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-topics</code><code>.sh --list --zookeeper localhost:2181</code></p> <p><code>test</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

或者，您也可将代理配置为：在发布的topic不存在时，自动创建topic，而不是手动创建。

[Step 4: 发送一些消息][Step 4_]

Kafka自带一个命令行客户端，它从文件或标准输入中获取输入，并将其作为message（消息）发送到Kafka集群。默认情况下，每行将作为单独的message发送。

运行 producer，然后在控制台输入一些消息以发送到服务器。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-console-producer</code><code>.sh --broker-list localhost:9092 --topic </code><code>test</code></p> <p><code>This is a message</code></p> <p><code>This is another message</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

[Step 5: 启动一个 consumer][Step 5_ _ consumer]

Kafka 还有一个命令行consumer（消费者），将消息转储到标准输出。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-console-consumer</code><code>.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic </code><code>test</code> <code>--from-beginning</code></p> <p><code>This is a message</code></p> <p><code>This is another message</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

如果您将上述命令在不同的终端中运行，那么现在就可以将消息输入到生产者终端中，并将它们在消费终端中显示出来。

所有的命令行工具都有其他选项；运行不带任何参数的命令将显示更加详细的使用信息。

[Step 6: 设置多代理集群][Step 6_]

到目前为止，我们一直在使用单个代理，这并不好玩。对 Kafka来说，单个代理只是一个大小为一的集群，除了启动更多的代理实例外，没有什么变化。 为了深入了解它，让我们把集群扩展到三个节点（仍然在本地机器上）。

首先，为每个代理创建一个配置文件 (在Windows上使用`copy` 命令来代替)：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; </code><code>cp</code> <code>config</code><code>/server</code><code>.properties config</code><code>/server-1</code><code>.properties</code></p> <p><code>&gt; </code><code>cp</code> <code>config</code><code>/server</code><code>.properties config</code><code>/server-2</code><code>.properties</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

现在编辑这些新文件并设置如下属性：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> <p>7</p> <p>8</p> <p>9</p> </td> 
   <td> <p><code>config/server-1.properties:</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>broker.id=1</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>listeners=PLAINTEXT://:9093</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>log.dir=/tmp/kafka-logs-1</code></p> <p>&nbsp;</p> <p><code>config/server-2.properties:</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>broker.id=2</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>listeners=PLAINTEXT://:9094</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>log.dir=/tmp/kafka-logs-2</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

`broker.id`属性是集群中每个节点的名称，这一名称是唯一且永久的。我们必须重写端口和日志目录，因为我们在同一台机器上运行这些，我们不希望所有的代理尝试在同一个端口注册，或者覆盖彼此的数据。

我们已经建立Zookeeper和一个单节点了，现在我们只需要启动两个新的节点：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-server-start</code><code>.sh config</code><code>/server-1</code><code>.properties &amp;</code></p> <p><code>...</code></p> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-server-start</code><code>.sh config</code><code>/server-2</code><code>.properties &amp;</code></p> <p><code>...</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

现在创建一个副本为3的新topic：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-topics</code><code>.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

Good，现在我们有一个集群，但是我们怎么才能知道那些代理在做什么呢？运行"describe topics"命令来查看：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-topics</code><code>.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic</code></p> <p><code>Topic:my-replicated-topic&nbsp;&nbsp; PartitionCount:1&nbsp;&nbsp;&nbsp; ReplicationFactor:3 Configs:</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>Topic: my-replicated-topic&nbsp; Partition: 0&nbsp;&nbsp;&nbsp; Leader: 1&nbsp;&nbsp; Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

以下是对输出信息的解释。第一行给出了所有分区的摘要，下面的每行都给出了一个分区的信息。因为我们只有一个分区，所以只有一行。

*  “leader”是负责给定分区所有读写操作的节点。每个节点都是随机选择的部分分区的领导者。
 *  “replicas”是复制分区日志的节点列表，不管这些节点是leader还是仅仅活着。
 *  “isr”是一组“同步”replicas，是replicas列表的子集，它活着并被指到leader。

请注意，在示例中，节点1是该主题中唯一分区的领导者。

我们可以在已创建的原始主题上运行相同的命令来查看它的位置：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-topics</code><code>.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic </code><code>test</code></p> <p><code>Topic:</code><code>test</code>&nbsp; <code>PartitionCount:1&nbsp;&nbsp;&nbsp; ReplicationFactor:1 Configs:</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>Topic: </code><code>test</code> <code>Partition: 0&nbsp;&nbsp;&nbsp; Leader: 0&nbsp;&nbsp; Replicas: 0 Isr: 0</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

这没什么大不了，原来的主题没有副本且在服务器0上。我们创建集群时，这是唯一的服务器。

让我们发表一些信息给我们的新topic：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-console-producer</code><code>.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic</code></p> <p><code>...</code></p> <p><code>my </code><code>test</code> <code>message 1</code></p> <p><code>my </code><code>test</code> <code>message 2</code></p> <p><code>^C</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

现在我们来消费这些消息：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-console-consumer</code><code>.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic my-replicated-topic</code></p> <p><code>...</code></p> <p><code>my </code><code>test</code> <code>message 1</code></p> <p><code>my </code><code>test</code> <code>message 2</code></p> <p><code>^C</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

让我们来测试一下容错性。 Broker 1 现在是 leader，让我们来杀了它：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; </code><code>ps</code> <code>aux | </code><code>grep</code> <code>server-1.properties</code></p> <p><code>7564 ttys002&nbsp;&nbsp;&nbsp; 0:15.91 </code><code>/System/Library/Frameworks/JavaVM</code><code>.framework</code><code>/Versions/1</code><code>.8</code><code>/Home/bin/java</code><code>...</code></p> <p><code>&gt; </code><code>kill</code> <code>-9 7564</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

在 Windows 上用:

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; wmic process where </code><code>"caption = 'java.exe' and commandline like '%server-1.properties%'"</code> <code>get processid</code></p> <p><code>ProcessId</code></p> <p><code>6016</code></p> <p><code>&gt; taskkill </code><code>/pid</code> <code>6016 </code><code>/f</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

领导权已经切换到一个从属节点，而且节点1也不在同步副本集中了：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-topics</code><code>.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic</code></p> <p><code>Topic:my-replicated-topic&nbsp;&nbsp; PartitionCount:1&nbsp;&nbsp;&nbsp; ReplicationFactor:3 Configs:</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>Topic: my-replicated-topic&nbsp; Partition: 0&nbsp;&nbsp;&nbsp; Leader: 2&nbsp;&nbsp; Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

不过，即便原先写入消息的leader已经不在，这些消息仍可用于消费：

[Step 7: 使用Kafka Connect来导入/导出数据][Step 7_ _Kafka Connect]

从控制台读出数据并将其写回是十分方便操作的，但你可能需要使用其他来源的数据或将数据从Kafka导出到其他系统。针对这些系统， 你可以使用Kafka Connect来导入或导出数据，而不是写自定义的集成代码。

Kafka Connect是Kafka的一个工具，它可以将数据导入和导出到Kafka。它是一种可扩展工具，通过运行*connectors（连接器）*， 使用自定义逻辑来实现与外部系统的交互。 在本文中，我们将看到如何使用简单的connectors来运行Kafka Connect，这些connectors 将文件中的数据导入到Kafka topic中，并从中导出数据到一个文件。

首先，我们将创建一些种子数据来进行测试：

在Windows系统使用:

接下来，我们将启动两个*standalone（独立）*运行的连接器，这意味着它们各自运行在一个单独的本地专用 进程上。 我们提供三个配置文件。首先是Kafka Connect的配置文件，包含常用的配置，如Kafka brokers连接方式和数据的序列化格式。 其余的配置文件均指定一个要创建的连接器。这些文件包括连接器的唯一名称，类的实例，以及其他连接器所需的配置。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/connect-standalone</code><code>.sh config</code><code>/connect-standalone</code><code>.properties config</code><code>/connect-file-source</code><code>.properties config</code><code>/connect-file-sink</code><code>.properties</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

这些包含在Kafka中的示例配置文件使用您之前启动的默认本地群集配置，并创建两个连接器： 第一个是源连接器，用于从输入文件读取行，并将其输入到 Kafka topic。 第二个是接收器连接器，它从Kafka topic中读取消息，并在输出文件中生成一行。

在启动过程中，你会看到一些日志消息，包括一些连接器正在实例化的指示。 一旦Kafka Connect进程启动，源连接器就开始从` test.txt `读取行并且 将它们生产到主题` connect-test `中，同时接收器连接器也开始从主题` connect-test `中读取消息， 并将它们写入文件` test.sink.txt `中。我们可以通过检查输出文件的内容来验证数据是否已通过整个pipeline进行交付：

请注意，数据存储在Kafka topic` connect-test `中，因此我们也可以运行一个console consumer（控制台消费者）来查看 topic 中的数据（或使用custom consumer（自定义消费者）代码进行处理）：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; bin</code><code>/kafka-console-consumer</code><code>.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic connect-</code><code>test</code> <code>--from-beginning</code></p> <p><code>{ </code><code>"schema"</code><code>:{ </code><code>"type"</code><code>:</code><code>"string"</code><code>,</code><code>"optional"</code><code>:</code><code>false</code><code>},</code><code>"payload"</code><code>:</code><code>"foo"</code><code>}</code></p> <p><code>{ </code><code>"schema"</code><code>:{ </code><code>"type"</code><code>:</code><code>"string"</code><code>,</code><code>"optional"</code><code>:</code><code>false</code><code>},</code><code>"payload"</code><code>:</code><code>"bar"</code><code>}</code></p> <p><code>...</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

连接器一直在处理数据，所以我们可以将数据添加到文件中，并看到它在pipeline 中移动：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>&gt; </code><code>echo</code> <code>Another line&gt;&gt; </code><code>test</code><code>.txt</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

您应该可以看到这一行出现在控制台用户输出和接收器文件中。

[Step 8:使用 Kafka Streams 来处理数据][Step 8_ Kafka Streams]

Kafka Streams是用于构建实时关键应用程序和微服务的客户端库，输入与输出数据存储在Kafka集群中。 Kafka Streams把客户端能够轻便地编写部署标准Java和Scala应用程序的优势与Kafka服务器端集群技术相结合，使这些应用程序具有高度伸缩性、弹性、容错性、分布式等特性。 本[快速入门示例][Link 2]将演示如何运行一个基于该库编程的流式应用程序。

**停止kafka（停止单机集群）**

\[root@dev1 kafka\_2.11-1.0.0\]\# bin/kafka-server-stop.sh

### 四、replication-factor说明 ###

复制因子，topic存储几份副本（一份副本包含1到多个partition）。副本要放到broker中存储。

创建topic时，replication-factor数不能大于broker，

如果replication-factor等于broker，一个broker上存一份副本，这一份副本包含1到多个partition

如果replication-factor小于broker，有的副本的多个partition可能存在多个broker中。

\[root@dev1 kafka\_2.11-1.0.0\]\# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 4 --partitions 1 --topic my-replicated-topic  
Error while executing topic command : Replication factor: 4 larger than available brokers: 3.  
\[2020-04-04 18:19:35,069\] ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 4 larger than available brokers: 3.  
 (kafka.admin.TopicCommand$)

\[root@dev1 kafka\_2.11-1.0.0\]\# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic  
Created topic "my-replicated-topic".  
\[root@dev1 kafka\_2.11-1.0.0\]\# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic my-replicated-topic2  
Created topic "my-replicated-topic2".  
\[root@dev1 kafka\_2.11-1.0.0\]\# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 5 --topic my-replicated-topic5  
Created topic "my-replicated-topic5".

broker0

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhdmVxaW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

broker1

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhdmVxaW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

broker2

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhdmVxaW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

my-replicated-topic，1个分区，3个副本，存储在3个broker

my-replicated-topic2，2个分区，2个副本，broker0存储了2个分区，broker1存储了1个分区，broker2存储了一个分区。

my-replicated-topic5，5个分区，3个副本，存储在3个broker

### 五、kafka集群连接zookeeper集群 ###

CentOS8 安装配置zookeeper3.6，单机版，集群版

**分别修改kafka配置文件**

修改kafka配置文件server.properties，加上主机名或IP

\#listeners=PLAINTEXT://:9092

listeners=PLAINTEXT://192.168.0.201:9092

否则生产者和消费者连接使用会报错

WARN \[Producer clientId=console-producer\] Error while fetching metadata with correlation id 3 : \{test=LEADER\_NOT\_AVAILABLE\} (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)

另外两台端口是9093，9094

修改zookeeper连接地址

zookeeper.connect=192.168.0.201:2181,192.168.0.201:2182,192.168.0.201:2183

因为zookeeper装的是单机伪集群，所以端口不一样，一般真集群端口是一样的：2181，IP不一样

**分别启动kafka服务**

\[root@dev1 kafka\_2.11-1.0.0\]\# bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &  
\[root@dev1 kafka\_2.11-1.0.0\]\# bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &  
\[root@dev1 kafka\_2.11-1.0.0\]\# bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &

kafka启动，如果报这个错

Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error) (org.apache.zookeeper.ClientCnxn)

可能是zookeeper集群没有启动，（或着zookeeper监听主机名或IP的问题）

**测试**

因为kafka集群是单机伪集群，所有端口不一样，一般真集群端口是一样的：9092，IP不一样

\[root@dev1 kafka\_2.11-1.0.0\]\# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.0.201:9092,192.168.0.201:9093,192.168.0.201:9094 --topic test  
>oh my god  
>my cluster

\[root@dev1 kafka\_2.11-1.0.0\]\# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.0.201:9092,192.168.0.201:9093,192.168.0.201:9094 --topic test --from-beginning  
oh my god  
my cluster

**其他**

\--from-beginning 参数说明

如果使用者尚未确定要使用的偏移量，请从日志中出现的最早消息而不是最新消息开始。

不指定这参数，就读最新的消息了。

log.dirs应该修改一下吧，不应放在/tmp下

log.dirs：以逗号分隔的存储日志文件的目录列表

Kafka是把所有消息都保存在在磁盘上，存放目录即通过该参数指定的。可以配置多个，逗号分隔开，同个分区的数据会保存在同个路径下，分配原则是最少使用原则，即哪个路径分区数目少，broker就优先往这个路径新增分区

可以指到不同磁盘上，提高性能。

[http_kafka.apachecn.org_downloads.html]: http://kafka.apachecn.org/downloads.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhdmVxaW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/035d5463ac5f4c86bc1e73e754380821.png
[http_kafka.apachecn.org]: http://kafka.apachecn.org/
[http_kafka.apachecn.org_quickstart.html]: http://kafka.apachecn.org/quickstart.html
[http_kafka.apachecn.org_documentation.html]: http://kafka.apachecn.org/documentation.html
[http_kafka.apache.org_documentation]: http://kafka.apache.org/documentation/
[Step 1_]: http://kafka.apachecn.org/quickstart.html#quickstart_download
[Link 1]: https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/1.0.0/kafka_2.11-1.0.0.tgz
[Step 2_]: http://kafka.apachecn.org/quickstart.html#quickstart_startserver
[ZooKeeper]: https://zookeeper.apache.org/
[Step 3_ _ topic]: http://kafka.apachecn.org/quickstart.html#quickstart_createtopic
[Step 4_]: http://kafka.apachecn.org/quickstart.html#quickstart_send
[Step 5_ _ consumer]: http://kafka.apachecn.org/quickstart.html#quickstart_consume
[Step 6_]: http://kafka.apachecn.org/quickstart.html#quickstart_multibroker
[Step 7_ _Kafka Connect]: http://kafka.apachecn.org/quickstart.html#quickstart_kafkaconnect
[Step 8_ Kafka Streams]: http://kafka.apachecn.org/quickstart.html#quickstart_kafkastreams
[Link 2]: http://kafka.apache.org/24/documentation/streams/quickstart
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhdmVxaW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230528/f5658a230a14494b89fab457a1c45e47.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhdmVxaW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230528/e5694a5d830e4a2e83adfdf73d41e0e9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhdmVxaW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230528/a4a1cb8c47964f188d99d0eeda08745b.png