5、Confluent Platform安装配置和常用操作详细教程

> 环境准备

Confluent Platform对应的Kafka版本

Confluent Platform	Apache Kafka
2.0.x	0.9.0.x
3.0.x	0.10.0.x
3.1.x	0.10.1.x
3.2.x	0.10.2.x
3.3.x	0.11.0.x
4.0.x	1.0.x
4.1.x	1.1.x
5.0.x	2.0.x
5.1.x	2.1.x
5.2.x	2.2.x
5.3.x	2.3.x
5.4.x	2.4.x

对应KSQL版本

KSQL version	5.4
Apache Kafka version	0.11.0 and later
Confluent Platform version	3.3.0 and later

对应Scala版本

Confluent Platform	Scala Version
1.0.0	2.10, 2.11
2.0.x	2.10, 2.11
3.0.x	2.10, 2.11
3.1.x	2.10, 2.11
3.2.x	2.10, 2.11
3.3.x	2.11
4.0.x	2.11
4.1.x	2.11
5.0.x	2.11
5.1.x	2.11
5.2.x	2.11, 2.12
5.3.x	2.11, 2.12
5.4.x	2.11, 2.12

对应Zookeeper版本

Confluent Platform	ZooKeeper
3.0.x	3.4.6
3.1.x	3.4.8
3.2.x	3.4.9
3.3.x	3.4.10
4.0.x	3.4.10
4.1.x	3.4.10
5.0.x	3.4.13
5.1.x	3.4.13
5.2.x	3.4.13
5.3.x	3.4.14
5.4.x	3.5.6

操作系统环境

Confluent Platform当前不支持Windows。Windows用户可以下载和使用ZIP和TAR档案，但必须直接运行JAR文件。

JAVA环境

从Confluent Platform 5.0开始，最低要求的版本是Java Development Kit（JDK）8。不再支持Java 7或更早版本。使用完整的JDK，而不是Java Runtime Environment（JRE）。支持OpenJDK，Zulu OpenJDK和Oracle。

Confluent Platform	Java Version
5.4.x	1.8.0_202, 11.0_4
5.3.x	1.8.0_60, 11.0_2
5.2.x	1.8.0_60, 11.0_2
5.1.x	1.8.0_60
5.0.x	1.8.0_60
4.1.x	1.7.0_60, 1.8.0_60
4.0.x	1.7.0_60, 1.8.0_60
3.3.x	1.7.0_60, 1.8.0_60
3.2.x	1.7.0_60, 1.8.0_60
3.1.x	1.7.0_60, 1.8.0_60
3.0.x	1.7.0_60, 1.8.0_60
2.0.x	1.7.0_60, 1.8.0_60
1.0.0	1.7.0_60, 1.8.0_60

Step1：安装并开启Confluent Platform（本次下载社区版）

方式一：通过官网下载tar包
下载地址：Get Started Free

方式二：通过命令行下载

wget -P ~/Downloads/kafka http://packages.confluent.io/archive/5.2/confluent-5.2.3-2.12.tar.gz

扩展知识：
Linux系统中的wget是一个下载文件的工具，它用在命令行下。
默认文件下载在当前工作路径，可以设置-P参数指定文件的下载地址。
下载文件到~/download目录中
#wget -P ~/download file.name

curl和wget的区别和使用

curl,wget指定下载目录，tar，unzip指定解压目录

文件目录

文件夹	描述
/bin/	启动和停止服务的驱动脚本
/etc/	配置文件
/lib/	系统服务
/log/	日志文件
/share/	jar包和许可证
/src/	需要依赖于平台构建的源文件

Step2：修改配置

（1）设置环境变量

在/etc/profile添加

export CONFLUENT_HOME=<path>
export PATH=$PATH:CONFLUENT_HOME/bin

（2）Zookeeper配置

编辑confluent/etc/kafka/zookeeper.properites，更改存储路径

dataDir=<path-confluent>/data/zookeeper #数据存储路径

dataDir可根据自己情况更改

参考文档：Running ZooKeeper in Production

（3）Kafka配置

编辑confluent/etc/kafka/server.properties，更改存储路径

log.dirs=<path-confluent>/data/kafka

log.dirs可根据自己情况更改

参考文档：Running Kafka in Production

其余配置参考文章：数据库实时转移之Confluent环境搭建（二）

Step3：开启confluent

• 全部开启

$ bin/confluent start
This CLI is intended for development only, not for production
https://docs.confluent.io/current/cli/index.html

Using CONFLUENT_CURRENT: /tmp/confluent.kCqiBZdw
Starting zookeeper
zookeeper is [UP]
Starting kafka
kafka is [UP]
Starting schema-registry
schema-registry is [UP]
Starting kafka-rest
kafka-rest is [UP]
Starting connect
connect is [UP]
Starting ksql-server
ksql-server is [UP]
Starting control-center
control-center is [UP]

若单独启动：

# 启动zookeeper server
bin/zookeeper-server-start etc/kafka/zookeeper.properties
# 启动kafka server
bin/kafka-server-start etc/kafka/server.properties
# 启动ksql server
bin/ksql-server-start -daemon etc/ksql/ksql-server.properties

Step4：创建Kafka topic

（1）创建两个Kafka topic

创建一个名为的主题users

bin/kafka-topics --create --zookeeper localhost:2181 \
> --replication-factor 1 --partitions 1 --topic users

Created topic "users".

创建一个名为的主题pageviews

bin/kafka-topics --create --zookeeper localhost:2181   \
--replication-factor 1 --partitions 1 --topic pageviews

Created topic "pageviews".

（2）安装Kafka Connector并生成示例数据

使用Kafka Connect运行名为的演示源连接器kafka-connect-datagen，该连接器将为Kafka主题创建示例数据pageviews和users。

运行Kafka Connect Datagen连接器的一个实例，pageviews以AVRO格式为主题生成Kafka数据。

wget https://github.com/confluentinc/kafka-connect-datagen/raw/master/config/connector_pageviews_cos.config
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data @connector_pageviews_cos.config http://localhost:8083/connectors

运行Kafka Connect Datagen连接器的一个实例，users以AVRO格式为主题生成Kafka数据。

wget https://github.com/confluentinc/kafka-connect-datagen/raw/master/config/connector_users_cos.config
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data @connector_users_cos.config http://localhost:8083/connectors

Step5：使用KSQL创建并写入流和表

在此步骤中，将在上一步中创建的pageviews和users主题上运行KSQL查询。以下KSQL命令从KSQL CLI运行。

创建Stream和Table

启动ksql

bin/ksql

默认情况下，KSQL尝试将其日志存储在logs相对于ksql可执行文件位置的目录中。例如，如果ksql安装在/usr/local/bin/ksql，则它将尝试将其日志存储在中/usr/local/logs。如果您ksql从默认的Confluent Platform位置运行，则/bin必须使用LOG_DIR变量覆盖此默认行为。

创建Stream

从Kafka的主题pageviews中创建一个流pageviews，指定value_format的AVRO

CREATE STREAM pageviews (viewtime BIGINT, userid VARCHAR, pageid VARCHAR) \
WITH (KAFKA_TOPIC='pageviews', VALUE_FORMAT='AVRO');

• ksqlDB要求使用Kafka自己的序列化器或兼容的序列化器对密钥进行序列化。ksqlDB支持INT、BIGINT、DOUBLE和STRING键类型。
• viewtime：viewtime列值用作新流的底层Apache Kafka®主题中的Apache Kafka®消息时间戳。
• userid：userid列是新流的键。
• kafka_topic：流下面的Kafka主题的名称。如果存在将在已经存在的主题上创建流，如果不存在它将被自动创建。
• VALUE_FORMAT：ksqlDB无法推断主题值的数据格式，因此必须提供存储在主题中的值的格式。在本例中，值格式是avro。
• partitions：为location主题创建的分区的数量。请注意，对于已经存在的主题，不需要此参数。
• 创建一个包含三列的名为pageviews的Kafka主题流。如果Apache Kafka®中的消息键值与ksqlDB流中定义的列之一相同，则可以在WITH子句中提供此信息。例如，如果Apache Kafka®消息键具有与pageid列相同的值，您可以像这样编写CREATE STREAM语句:

CREATE STREAM pageviews
  (viewtime BIGINT,
   userid VARCHAR,
   pageid VARCHAR)
 WITH (KAFKA_TOPIC='pageviews',
       VALUE_FORMAT='DELIMITED',
       KEY='pageid');

 Message        
----------------
 Stream created 
----------------

查看Stream

SHOW STREAMS;

 Stream Name      | Kafka Topic      | Format
-------------------------------------------------
 PAGEVIEWS        | pageviews        | AVRO
-------------------------------------------------

创建Table

从Kafk主题的主题users中创建一个多列的表users，用value_format的AVRO

CREATE TABLE users (registertime BIGINT, gender VARCHAR, regionid VARCHAR,  \
userid VARCHAR) \
WITH (KAFKA_TOPIC='users', VALUE_FORMAT='AVRO', KEY = 'userid');

 Message       
---------------
 Table created 
---------------

查询Tabel

SHOW TABELS;

 Table Name        | Kafka Topic       | Format    | Windowed
--------------------------------------------------------------
 USERS             | users             | AVRO      | false
--------------------------------------------------------------

写查询

（1）earliest为auto.offset.reset参数添加定制查询属性。指示KSQL查询从头开始读取所有可用的主题数据。此配置用于每个后续查询。有关更多信息，请参阅KSQL Configuration Parameter Reference

SET 'auto.offset.reset'='earliest';

Successfully changed local property 'auto.offset.reset' from 'null' to 'earliest'

（2）创建一个查询，该查询从流中返回数据，结果限制为三行。

SELECT pageid FROM pageviews LIMIT 3;

Page_45
Page_38
Page_11
LIMIT reached for the partition.
Query terminated

（3）创建一个针对female用户的持久查询。该查询的结果将写入Kafka的PAGEVIEWS_FEMALE 主题。此查询丰富了pageviews通过执行STREAM与用户ID表，该查询需要有条件gender = 'FEMALE'

CREATE STREAM pageviews_female AS SELECT users.userid AS userid, pageid, \
regionid, gender FROM pageviews LEFT JOIN users ON pageviews.userid = users.userid \
WHERE gender = 'FEMALE';

 Message
----------------------------
 Stream created and running
----------------------------

（4）使用LIKE创建一个符合条件（regionid）的永久查询。该查询的结果将写入名为pageviews_enriched_r8_r9的Kafka主题

CREATE STREAM pageviews_female_like_89 WITH (kafka_topic='pageviews_enriched_r8_r9', \
value_format='AVRO') AS SELECT * FROM pageviews_female WHERE regionid LIKE '%_8' OR regionid LIKE '%_9';

 Message
----------------------------
 Stream created and running
----------------------------

（5）创建一个持久查询，当计数大于1时，将在30秒的翻滚窗口中对每个区域和性别组合的浏览量进行 计数。由于该过程是分组和计数，因此结果现在是表而不是流。该查询的结果将写入名为的Kafka主题PAGEVIEWS_REGIONS。

CREATE TABLE pageviews_regions AS SELECT gender, regionid , \
COUNT(*) AS numusers FROM pageviews_female WINDOW TUMBLING (size 30 second) \
GROUP BY gender, regionid HAVING COUNT(*) > 1;

 Message
---------------------------
 Table created and running
---------------------------

Step6：监控数据流量

使用命令查看流或表的详细信息。例如，运行以下命令以查看流

DESCRIBE EXTENDED pageviews_female_like_89;

Type                 : STREAM
Key field            : PAGEVIEWS.USERID
Timestamp field      : Not set - using 
Key format           : STRING
Value format         : AVRO
Kafka output topic   : pageviews_enriched_r8_r9 (partitions: 4, replication: 1)

 Field    | Type
--------------------------------------
 ROWTIME  | BIGINT           (system)
 ROWKEY   | VARCHAR(STRING)  (system)
 USERID   | VARCHAR(STRING)  (key)
 PAGEID   | VARCHAR(STRING)
 REGIONID | VARCHAR(STRING)
 GENDER   | VARCHAR(STRING)
--------------------------------------

Queries that write into this STREAM
-----------------------------------
id:CSAS_PAGEVIEWS_FEMALE_LIKE_89 - CREATE STREAM pageviews_female_like_89 WITH (kafka_topic='pageviews_enriched_r8_r9', value_format='AVRO') AS SELECT * FROM pageviews_female WHERE regionid LIKE '%_8' OR regionid LIKE '%_9';

For query topology and execution plan please run: EXPLAIN 

Local runtime statistics
------------------------
messages-per-sec:      2.01   total-messages:     10515     last-message: 3/14/18 2:25:40 PM PDT
 failed-messages:         0 failed-messages-per-sec:         0      last-failed:       n/a
(Statistics of the local KSQL server interaction with the Kafka topic pageviews_enriched_r8_r9)

使用EXPLAIN命令发现查询执行计划。例如，运行以下命令以查看以下查询的执行计划CTAS_PAGEVIEWS_REGIONS：

EXPLAIN CTAS_PAGEVIEWS_REGIONS;

Type                 : QUERY
SQL                  : CREATE TABLE pageviews_regions AS SELECT gender, regionid , COUNT(*) AS numusers FROM pageviews_female WINDOW TUMBLING (size 30 second) GROUP BY gender, regionid HAVING COUNT(*) > 1;


Local runtime statistics
------------------------
messages-per-sec:      1.42   total-messages:     13871     last-message: 3/14/18 2:50:02 PM PDT
 failed-messages:         0 failed-messages-per-sec:         0      last-failed:       n/a
(Statistics of the local KSQL server interaction with the Kafka topic PAGEVIEWS_REGIONS)

Execution plan
--------------
 > [ PROJECT ] Schema: [GENDER : STRING , REGIONID : STRING , NUMUSERS : INT64].
         > [ FILTER ] Schema: [PAGEVIEWS_FEMALE.GENDER : STRING , PAGEVIEWS_FEMALE.REGIONID : STRING , PAGEVIEWS_FEMALE.ROWTIME : INT64 , KSQL_AGG_VARIABLE_0 : INT64 , KSQL_AGG_VARIABLE_1 : INT64].
                 > [ AGGREGATE ] Schema: [PAGEVIEWS_FEMALE.GENDER : STRING , PAGEVIEWS_FEMALE.REGIONID : STRING , PAGEVIEWS_FEMALE.ROWTIME : INT64 , KSQL_AGG_VARIABLE_0 : INT64 , KSQL_AGG_VARIABLE_1 : INT64].
                         > [ PROJECT ] Schema: [PAGEVIEWS_FEMALE.GENDER : STRING , PAGEVIEWS_FEMALE.REGIONID : STRING , PAGEVIEWS_FEMALE.ROWTIME : INT64].
                                 > [ SOURCE ] Schema: [PAGEVIEWS_FEMALE.ROWTIME : INT64 , PAGEVIEWS_FEMALE.ROWKEY : STRING , PAGEVIEWS_FEMALE.USERID : STRING , PAGEVIEWS_FEMALE.PAGEID : STRING , PAGEVIEWS_FEMALE.REGIONID : STRING , PAGEVIEWS_FEMALE.GENDER : STRING].


Processing topology
-------------------
Topologies:
   Sub-topology: 0
    Source: KSTREAM-SOURCE-0000000000 (topics: [PAGEVIEWS_FEMALE])
      --> KSTREAM-MAPVALUES-0000000001
    Processor: KSTREAM-MAPVALUES-0000000001 (stores: [])
      --> KSTREAM-TRANSFORMVALUES-0000000002
      <-- KSTREAM-SOURCE-0000000000
    ...

  Sub-topology: 1
    Source: KSTREAM-SOURCE-0000000008 (topics: [KSQL_Agg_Query_1521052072079-repartition])
      --> KSTREAM-AGGREGATE-0000000005
    Processor: KSTREAM-AGGREGATE-0000000005 (stores: [KSQL_Agg_Query_1521052072079])
      --> KTABLE-FILTER-0000000009
      <-- KSTREAM-SOURCE-0000000008
    ...

Step7：登录Confluent Control center

localhost:9021 查看情况

Step7：停止融合平台

使用Confluent CLI stop命令停止Confluent Platform

bin/confluent stop

使用destroy命令销毁Confluent Platform实例中的数据。

bin/confluent destroy

参考文章：
Quick Start using Community Components（Local）

使用confluent本地安装和使用kafka

Confluent完全分布式框架搭建