Kafka+Spark Streaming集群搭建与1.3.0版本配置教程

本篇文章是关于Kafka与Spark Streaming的开发文档，针对的是Kafka版本kafka_2.10-0.8.2.0和Spark版本1.3.0的集成。文档重点介绍了如何在2015年4月10日的环境下搭建Streaming与Kafka集群环境，以及具体的配置步骤。 首先，硬件需求为三台服务器，每台配备两个物理CPU，每个CPU有8个核心，32GB内存，确保了足够的资源来支持集群运行。 在软件配置方面，文章详细指导了以下步骤： 1. **解压缩安装**：从kafka_2.10-0.8.2.0.tgz文件中解压缩Kafka到指定目录，如`/home/apps/kafka`。 2. **设置环境变量**：通过编辑`/etc/profile`文件，添加Kafka和Spark的bin路径至系统路径中，便于命令行操作。 3. **配置Kafka**: 在`server.properties`文件中，将`host.name=localhost`更改为实际的主机名，如`hadoop15`。此外，调整`maxClientCnxns`值和Zookeeper连接设置，以确保集群间的通信正常。 4. **创建集群节点**：将`server.properties`文件分别复制到其他两台服务器（hadoop2和hadoop3），并根据机器名称和编号进行相应修改，如调整`broker.id`、`port`、`zookeeper.connect`等。 5. **调整Zookeeper配置**：为每个节点创建特定的Zookeeper连接文件（如`zookeeper-1.properties`），以区别不同的服务器角色。 这个文档对于想要在生产环境中部署Kafka和Spark Streaming的开发人员来说，提供了关键的指导，包括集群配置和管理，这对于实时数据处理和流计算应用的开发至关重要。通过这些配置，开发人员可以确保消息的高效传输和处理能力，同时保持良好的扩展性和稳定性。在后续的开发过程中，开发者还需要关注Kafka和Spark Streaming之间的数据流定义、序列化和反序列化策略，以及性能监控和故障恢复机制。