docker-compose部署kafka

时间: 2023-04-28 16:01:49 浏览: 101
Docker-compose可以方便地部署Kafka,以下是部署Kafka的步骤: 1. 创建一个docker-compose.yml文件,内容如下: ``` version: '3' services: zookeeper: image: wurstmeister/zookeeper ports: - "2181:2181" kafka: image: wurstmeister/kafka ports: - "9092:9092" environment: KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: localhost KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181 KAFKA_CREATE_TOPICS: "test:1:1" depends_on: - zookeeper ``` 2. 在终端中进入docker-compose.yml所在的目录,运行以下命令启动Kafka: ``` docker-compose up -d ``` 3. 等待一段时间后,可以通过以下命令检查Kafka是否已经启动: ``` docker-compose ps ``` 4. 如果一切正常,可以使用Kafka的命令行工具进行测试: ``` docker-compose exec kafka kafka-topics.sh --create --topic test --partitions 1 --replication-factor 1 --if-not-exists --zookeeper zookeeper:2181 docker-compose exec kafka kafka-console-producer.sh --topic test --broker-list localhost:9092 docker-compose exec kafka kafka-console-consumer.sh --topic test --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092 ``` 以上就是使用docker-compose部署Kafka的步骤。

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在使用 Docker Compose 部署 Kafka 并进行持久化时,你可以参考下面的示例配置文件: yaml version: '3' services: zookeeper: image: confluentinc/cp-zookeeper:6.2.0 container_name: zookeeper ports: - 2181:2181 volumes: - zookeeper-data:/var/lib/zookeeper/data - zookeeper-logs:/var/lib/zookeeper/logs kafka: image: confluentinc/cp-kafka:6.2.0 container_name: kafka depends_on: - zookeeper ports: - 9092:9092 environment: - KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 - KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR=1 volumes: - kafka-data:/var/lib/kafka/data volumes: zookeeper-data: driver: local zookeeper-logs: driver: local kafka-data: driver: local 在这个示例中,我们使用了 Confluent Platform 的 Kafka 和 ZooKeeper 镜像。通过 volumes 部分,我们将 ZooKeeper 的数据目录 /var/lib/zookeeper/data 和日志目录 /var/lib/zookeeper/logs ,以及 Kafka 的数据目录 /var/lib/kafka/data 挂载到相应的卷中,实现数据的持久化。 在环境变量部分,我们配置了 Kafka 的连接字符串 KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT 指向 ZooKeeper 容器的地址和端口。 使用以下命令启动 Kafka: shell docker-compose up -d 这将启动 ZooKeeper 和 Kafka 容器,并将它们绑定到主机的 2181 和 9092 端口。你可以根据需要修改端口映射。 请注意,这只是一个简单的示例配置文件,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。此外,还可以根据需要配置其他 Kafka 和 ZooKeeper 相关的环境变量。
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。
你可以使用以下的docker-compose.yaml文件来部署Kafka: yaml version: '3' services: zookeeper: image: 'bitnami/zookeeper:latest' ports: - '2181:2181' environment: - ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes kafka: image: 'bitnami/kafka:latest' ports: - '9092:9092' environment: - KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 - KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://localhost:9092 - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes - KAFKA_CREATE_TOPICS=my_topic:1:1 这个docker-compose.yaml文件定义了两个服务:zookeeper和kafka。zookeeper用于管理kafka集群的状态,而kafka是消息队列和流处理平台。 在这个文件中,我们使用了bitnami提供的官方镜像,可以根据需要调整镜像的版本。 在zookeeper服务中,我们将容器的2181端口映射到主机的2181端口,以便能够通过主机访问zookeeper。同时,我们设置了一个环境变量ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN为yes,允许匿名登录。 在kafka服务中,我们将容器的9092端口映射到主机的9092端口,以便能够通过主机访问kafka。我们设置了几个环境变量来配置kafka的连接和监听器。KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT指定了zookeeper的地址和端口,KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS指定了kafka的监听地址和端口,ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER设置为yes允许使用明文传输。最后,我们使用KAFKA_CREATE_TOPICS创建了一个名为my_topic的topic,分区数为1,副本数为1。 你可以将这个docker-compose.yaml文件保存为一个文件,然后在该文件所在的目录中运行docker-compose up -d命令来启动Kafka集群。
通过docker-compose安装logstash的步骤如下: 1. 首先,需要编写一个docker-compose.yaml文件,指定logstash的版本、资源限制、挂载路径、端口等配置信息。示例文件如下: version: '3' services: logstash: restart: always image: logstash:6.7.0 deploy: replicas: 1 update_config: parallelism: 2 delay: 10s restart_policy: condition: on-failure delay: 5s max_attempts: 3 window: 120s resources: limits: cpus: '0.5' memory: 1024M reservations: cpus: '1' memory: 2408M volumes: - /opt/data/logstash/:/opt/data/logstash/ ports: - "9600:9600" - "5044:5044" container_name: "logstash" networks: - back-up networks: back-up: driver: bridge 2. 然后,使用docker-compose命令构建logstash容器: docker-compose -f docker-compose.yaml up -d 3. 最后,通过以下命令进入logstash容器进行操作: docker exec -it logstash /bin/bash 这样就可以通过docker-compose安装logstash了。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [docker-compose搭建 es/kibana/logstash elk](https://blog.csdn.net/chugu5948/article/details/100614342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [docker-compose docker 一次性安装打包 各个中间件 mysql zookeeper kafka redis](https://download.csdn.net/download/huangyanhua616/85592973)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [docker部署logstash](https://blog.csdn.net/u013214151/article/details/105682052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
这段命令的作用是: 1. 执行 source /etc/profile 命令,使得之前添加的 Go 语言环境变量生效; 2. 执行 mkdir -p /home/ubuntu/gopath/src/github.com/hyperledger 命令,创建一个目录用于存放 Hyperledger Fabric 的源代码; 3. 执行 cd /home/ubuntu/gopath/src/github.com/hyperledger 命令,切换到 Hyperledger Fabric 代码存放的目录; 4. 执行 cp /resource/docker-compose /usr/local/bin 命令,将预设好的 docker-compose 文件拷贝到 /usr/local/bin 目录下; 5. 执行 chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 命令,添加可执行权限; 6. 执行 cp /resource/fabric-samples.tar.gz /home/ubuntu/gopath/src/github.com/hyperledger 命令,将预设好的 Hyperledger Fabric 样例程序压缩包拷贝到 github.com/hyperledger 目录下; 7. 执行 cd /home/ubuntu/gopath/src/github.com/hyperledger 命令,切换到 Hyperledger Fabric 样例程序所在的目录; 8. 执行 tar -xf ./fabric-samples.tar.gz 命令,解压 Hyperledger Fabric 样例程序压缩包; 9. 执行 source /etc/profile 命令,重新加载 Go 语言环境变量; 10. 执行 cd /home/ubuntu/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric-samples/scripts 命令,切换到 Hyperledger Fabric 样例程序的脚本目录; 11. 执行 ./bootstrap.sh 1.4.0 1.4.0 0.4.14 命令,安装 Hyperledger Fabric 所需的依赖组件; 12. 执行 cd /home/ubuntu/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric-samples/first-network 命令,切换到 Hyperledger Fabric 样例程序的第一个网络目录; 13. 执行 ./byfn.sh up -s couchdb 命令,启动第一个网络,并使用 CouchDB 作为状态数据库; 14. 执行 docker-compose -f docker-compose-cli.yaml -f docker-compose-couch.yaml -f docker-compose-kafka.yaml start 命令,启动 Fabric 网络中的 Docker 容器; 15. 执行 ../bin/configtxgen -profile TwoOrgsChannel -outputCreateChannelTx channel-artifacts/test.tx -channelID test 命令,使用 configtxgen 工具生成通道交易配置文件和创世块配置文件。

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