ubuntu kafka 安装(ubuntu安装卡住)
Ubuntu22.04下安装Kafka3.0以及Spring Boot远程连接
为了在Ubuntu 22.04上安装Kafka 3.0并实现Spring Boot远程连接，遵循以下步骤。
首先，获取Kafka软件包。可以通过wget命令直接下载，或者提前下载好后上传至服务器。完成下载后，使用解压命令进行解压。
接下来，调整Kafka配置文件。需在文件中添加特定配置以确保Kafka的正常运行。
之后，启动Kafka服务。执行jps命令或查看日志以确认Kafka服务已启动。通常，Kafka运行日志位于配置目录中的server.log文件内。
最后，测试Kafka安装是否成功。若能成功生产消息并进行消费，表示安装成功。
在完成Kafka安装后，接下来进行Spring Boot远程连接的设置。首先，创建一个Spring Boot Web项目，以便于接口测试。
在项目中引入以下依赖：
1. Spring Boot Starter Web：用于构建Web应用的基础。
2. Kafka Spring Boot Starter：实现与Kafka的集成。
3. Jackson-Databind：用于数据序列化和反序列化。
接着，编写配置文件以配置Spring Boot与Kafka的连接参数。确保在配置文件中正确设置Kafka的Bootstrap服务器地址、端口等关键信息。
编写测试接口，用于验证Spring Boot与Kafka之间的远程连接。在接口中，可以模拟消息生产、消费的流程，检查是否能成功接收和发送消息。
完成上述步骤后，即可在Ubuntu 22.04环境下成功安装Kafka 3.0，并实现Spring Boot远程连接，完成消息的生产与消费。通过接口测试，验证了整个集成过程的正确性与稳定性。
Ubuntu安装集群模式的kafka及常用命令汇总
一些依赖组件的安装可参考：
启动三台虚拟机，作为kafka集群部署的示例:
1、通过本地电脑的vmware新启三台虚拟机
2、在三台机器上安装好jdk
3、Ubuntu安装ssh：
确认Ubuntu是否有安装ssh，如未安装需进行安装步骤。
安装后，配置ssh免密登录，实现服务器间免密码登录。
安装zk集群：
下载zookeeper，配置其配置文件并启动集群。
部署kafka集群：
下载并配置kafka，启动集群，验证部署成功。
安装kafka eagle(后续补充)：
使用kafka eagle监控工具，监控kafka集群状态。
常用命令：
停止zookeeper和kafka的命令，创建和管理topic的操作，以及查看topic信息的方法。
修改和删除topic的步骤，以及调整主题分区数和副本数的技巧。
消费者组管理命令，查看所有消费者组和某个消费者组的消费情况。
kafka消费者如何在linux命令行后台执行
Kafka是一个开源流处理平台，用于实时数据处理，由Apache软件基金会开发，使用Scala和Java编写。它提供了一个统一、高吞吐、低延迟的处理实时数据的平台。Kafka的持久化层基于分布式事务日志架构，作为大规模发布/订阅消息队列，使其成为处理流失数据的企业级基础设施。本文将指导如何在Linux命令行后台通过Docker容器部署Kafka。
部署Kafka的过程分为以下几个步骤：
1.**基础环境准备**：
在Ubuntu 22.04.3 LTS虚拟机上安装Docker。检查Docker是否已安装，若未安装，使用命令安装Docker。确保Linux发行版支持Kafka部署。
2.**安装Zookeeper**：
Zookeeper是Kafka依赖的服务，为Kafka提供分布式协调服务。通过Docker拉取并安装Zookeeper集群。执行命令自动拉取Zookeeper镜像。
3.**安装Kafka**：
在成功安装Zookeeper后，使用Docker拉取并安装Kafka组件。根据服务器实际IP地址和自定义的Topic名称调整命令参数。
4.**进入容器并启动生产者和消费者**：
完成Kafka安装后，进入容器内部，启动生产者和消费者脚本。通过命令验证Kafka功能是否正常。在容器中执行生产者脚本，配置Topic名称；在新终端中执行消费者脚本，使用已建立的Topic名称。
5.**生产者与消费者测试**：
在生产者窗口连续输入信息，切换至消费者窗口查看接收情况。正常情况下，生产者发送的信息应能被消费者接收。
6.**故障排查**：
若在部署过程中遇到错误或问题，通过Docker日志进行故障排查。检查容器日志获取问题信息，定位问题所在。
部署Kafka的总体步骤如下：
-首先检查Docker是否正常安装。
-安装Kafka依赖服务Zookeeper。
-安装Kafka组件。
-在容器内启动生产者和消费者脚本。
-在部署过程中，通过Docker日志进行问题排查。
遵循以上步骤，可以顺利部署Kafka并在Linux命令行后台进行实时数据处理。
