2021年大数据Kafka（六）：❤️安装Kafka-Eagle❤️
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目錄
系列歷史文章
安裝Kafka-Eagle
一、Kafka-eagle基本介紹
二、開啟Kafka JMX端口
JMX接口
開啟Kafka JMX
三、安裝Kafka-Eagle
1、安裝JDK，并配置好JAVA_HOME
2、將kafka_eagle上傳，并解壓到 /export/server?目錄中
3、配置 kafka_eagle 環境變量
4、配置 kafka_eagle。使用vi打開conf目錄下的system-config.properties
5、配置JAVA_HOME
?6、修改Kafka eagle可執行權限
7、啟動 kafka_eagle
8、訪問Kafka eagle
系列歷史文章
2021年大數據Kafka（十二）：??Kafka配額限速機制??
2021年大數據Kafka（十一）：??Kafka的消費者負載均衡機制和數據積壓問題??
2021年大數據Kafka（十）：kafka生產者數據分發策略
2021年大數據Kafka（九）：kafka消息存儲及查詢機制原理
2021年大數據Kafka（八）：Kafka如何保證數據不丟失
2021年大數據Kafka（七）：Kafka的分片和副本機制
2021年大數據Kafka（六）：??安裝Kafka-Eagle??
2021年大數據Kafka（五）：??Kafka的java API編寫??
2021年大數據Kafka（四）：??kafka的shell命令使用??
2021年大數據Kafka（三）：??Kafka的集群搭建以及shell啟動命令腳本編寫??
2021年大數據Kafka（二）：??Kafka特點總結和架構??
2021年大數據Kafka（一）：??消息隊列和Kafka的基本介紹??
安裝Kafka-Eagle
一、Kafka-eagle基本介紹
????????在開發工作中，當業務前提不復雜時，可以使用Kafka命令來進行一些集群的管理工作。但如果業務變得復雜，例如 ：我們需要增加group、topic分區，此時，我們再使用命令行就感覺很不方便，此時，如果使用一個可視化的工具幫助我們完成日常的管理工作，將會大大提高對于Kafka集群管理的效率，而且我們使用工具來監控消費者在Kafka中消費情況。 ???????? ????????早期，要監控Kafka集群我們可以使用Kafka Monitor以及Kafka Manager，但隨著我們對監控的功能要 求、性能要求的提高，這些工具已經無法滿足。 ????????Kafka Eagle是一款結合了目前大數據Kafka監控工具的特點，重新研發的一塊開源免費的Kafka集群優秀的監控工具。它可以非常方便的監控生產環境中的offset、lag變化、partition分布、owner等。二、開啟Kafka JMX端口
JMX接口
JMX(Java Management Extensions)是一個為應用程序植入管理功能的框架。JMX是一套標準的代理和服務，實際上，用戶可以在任何Java應用程序中使用這些代理和服務實現管理。很多的一些軟件都提供了JMX接口，來實現一些管理、監控功能。
開啟Kafka JMX
在啟動Kafka的腳本前，添加：
cd ${KAFKA_HOME}
export JMX_PORT=9988
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &三、安裝Kafka-Eagle
1、安裝JDK，并配置好JAVA_HOME
2、將kafka_eagle上傳，并解壓到 /export/server?目錄中
cd /export/software/
tar -xvzf kafka-eagle-bin-1.4.6.tar.gz -C ../server/
cd /export/server/kafka-eagle-bin-1.4.6/
tar -xvzf kafka-eagle-web-1.4.6-bin.tar.gz
cd /export/server/kafka-eagle-bin-1.4.6/kafka-eagle-web-1.4.63、配置 kafka_eagle 環境變量
vim /etc/profileexport KE_HOME=/export/server/kafka-eagle-bin-1.4.6/kafka-eagle-web-1.4.6
export PATH=$PATH:$KE_HOME/binsource /etc/profile4、配置 kafka_eagle。使用vi打開conf目錄下的system-config.properties
vim conf/system-config.properties# 修改第4行，配置kafka集群別名
kafka.eagle.zk.cluster.alias=cluster1
# 修改第5行，配置ZK集群地址
cluster1.zk.list=node1:2181,node2:2181,node3:2181
# 注釋第6行
#cluster2.zk.list=xdn10:2181,xdn11:2181,xdn12:2181# 修改第32行，打開圖標統計
kafka.eagle.metrics.charts=true
kafka.eagle.metrics.retain=30# 注釋第69行，取消sqlite數據庫連接配置
#kafka.eagle.driver=org.sqlite.JDBC
#kafka.eagle.url=jdbc:sqlite:/hadoop/kafka-eagle/db/ke.db
#kafka.eagle.username=root
#kafka.eagle.password=www.kafka-eagle.org# 修改第77行，開啟mys
kafka.eagle.driver=com.mysql.jdbc.Driver
kafka.eagle.url=jdbc:mysql://node1:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
kafka.eagle.username=root
kafka.eagle.password=1234565、配置JAVA_HOME
cd /export/server/kafka-eagle-bin-1.4.6/kafka-eagle-web-1.4.6/bin
vim ke.sh
# 在第24行添加JAVA_HOME環境配置
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241?6、修改Kafka eagle可執行權限
cd /export/server/kafka-eagle-bin-1.4.6/kafka-eagle-web-1.4.6/bin
chmod +x ke.sh7、啟動 kafka_eagle
./ke.sh start8、訪問Kafka eagle
默認用戶為admin，密碼為：123456
http://node1:8048/ke
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總結
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