服务器docker 部署kafka
时间: 2023-11-10 07:00:57 浏览: 54
服务器docker部署kafka非常简单。只需要使用两条命令即可完成kafka服务器的部署。首先,使用以下命令启动zookeeper容器:
```
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 wurstmeister/zookeeper
```
然后,使用以下命令启动kafka容器:
```
docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e ...
```
需要注意的是,如果你想在多台服务器上部署kafka集群,需要在不同的服务器上分别部署zookeeper和kafka服务。你可以使用不同的主机IP来区分不同的服务器。此外,为了使容器服务的网络全暴露于宿主机上,你可以采用docker的host网络模式。
相关问题
docker安装 kafka
要在阿里云上安装Kafka,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保您已经按照引用中的步骤部署了Docker和Docker Compose,并创建了一个名为"hadoop-network"的网络。
2. 接下来,您需要下载并编辑一个名为"docker-compose.yml"的文件。您可以在引用中找到一个示例文件,将其保存为docker-compose.yml,并根据您的需求进行配置。
3. 打开编辑后的docker-compose.yml文件,在"kafka"服务的环境变量部分填写以下配置信息:
- "KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=阿里云内网:2181":将"阿里云内网"替换为您的Zookeeper服务所在的地址。
- "KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=CLIENT://阿里云外网:9092,EXTERNAL://阿里云外网:9093":将"阿里云外网"替换为用于外部访问Kafka的阿里云公网IP地址。
4. 在终端中进入存放docker-compose.yml文件的目录,并执行以下命令启动Kafka容器:
```
docker-compose up -d
```
5. 等待一段时间,Kafka容器将会启动并运行在您的阿里云服务器上。您可以通过阿里云公网IP地址和相应的端口(默认为9092和9093)访问Kafka。
请注意,在进行Kafka安装之前,确保您已经正确安装了Docker和Docker Compose,并且已经按照引用中的步骤进行了前期准备和网络创建。此外,请根据您的实际情况修改配置文件中的相应信息
云服务器docker-compose部署kafka并编写ava使用kafka示例代码
一、部署Kafka
1. 在云服务器上安装Docker和Docker Compose;
2. 创建一个文件夹,命名为kafka,进入该文件夹;
3. 创建docker-compose.yml文件,写入以下内容:
```
version: '3.7'
services:
zookeeper:
image: wurstmeister/zookeeper
container_name: zookeeper
restart: always
ports:
- "2181:2181"
kafka:
image: wurstmeister/kafka
container_name: kafka
restart: always
ports:
- "9092:9092"
environment:
KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: <云服务器IP>
KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_CREATE_TOPICS: "test_topic:1:1"
depends_on:
- zookeeper
```
4. 执行以下命令启动Kafka:
```
docker-compose up -d
```
二、编写Java使用Kafka示例代码
1. 在本地开发环境中创建一个Java项目,并在pom.xml文件中添加以下依赖:
```
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.5.0</version>
</dependency>
```
2. 编写一个生产者类Producer.java:
```
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class Producer {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "<云服务器IP>:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 10; i++)
producer.send(new ProducerRecord<>("test_topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
producer.close();
}
}
```
3. 编写一个消费者类Consumer.java:
```
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
public class Consumer {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "<云服务器IP>:9092");
props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("test_topic"));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
for (org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
}
}
```
4. 分别编译Producer.java和Consumer.java,并在命令行中执行以下命令运行Producer:
```
java Producer
```
5. 在另一个命令行中执行以下命令运行Consumer:
```
java Consumer
```
6. 可以在Consumer的命令行中看到Producer发送的消息。