Dela via

Använd MirrorMaker för att replikera Apache Kafka-ämnen med Kafka i HDInsight

  • Artikel

Lär dig hur du använder Apache Kafkas speglingsfunktion för att replikera ämnen till ett sekundärt kluster. Du kan köra spegling som en kontinuerlig process, eller tillfälligt, för att migrera data från ett kluster till ett annat.

I den här artikeln använder du spegling för att replikera ämnen mellan två HDInsight-kluster. Dessa kluster finns i olika virtuella nätverk i olika datacenter.

Varning

Använd inte spegling som ett sätt att uppnå feltolerans. Förskjutningen till objekt i ett ämne skiljer sig mellan de primära och sekundära klustren, så klienterna kan inte använda de två utbytbart. Om du är orolig för feltolerans bör du ange replikering för ämnena i klustret. Mer information finns i Komma igång med Apache Kafka i HDInsight.

Så här fungerar Apache Kafka-spegling

Spegling fungerar med verktyget MirrorMaker , som är en del av Apache Kafka. MirrorMaker använder poster från ämnen i det primära klustret och skapar sedan en lokal kopia på det sekundära klustret. MirrorMaker använder en (eller flera) konsumenter som läser från det primära klustret och en producent som skriver till det lokala (sekundära) klustret.

Den mest användbara speglingskonfigurationen för haveriberedskap använder Kafka-kluster i olika Azure-regioner. För att uppnå detta peerkopplas de virtuella nätverk där klustren finns.

Följande diagram illustrerar speglingsprocessen och hur kommunikationen flödar mellan kluster:

Diagram över speglingsprocessen.

De primära och sekundära klustren kan vara olika i antalet noder och partitioner, och förskjutningar i ämnena är också olika. Spegling underhåller nyckelvärdet som används för partitionering, så postordningen bevaras per nyckel.

Spegling över nätverksgränser

Om du behöver spegla mellan Kafka-kluster i olika nätverk finns följande ytterligare överväganden:

  • Gatewayer: Nätverken måste kunna kommunicera på TCP/IP-nivå.

  • Serveradressering: Du kan välja att adressera dina klusternoder med hjälp av deras IP-adresser eller fullständigt kvalificerade domännamn.

    • IP-adresser: Om du konfigurerar dina Kafka-kluster att använda IP-adressannonsering kan du fortsätta med speglingskonfigurationen med hjälp av IP-adresserna för asynkrona noder och ZooKeeper-noder.

    • Domännamn: Om du inte konfigurerar dina Kafka-kluster för IP-adressannonsering måste klustren kunna ansluta till varandra med hjälp av fullständigt kvalificerade domännamn (FQDN). Detta kräver en DNS-server (Domain Name System) i varje nätverk som har konfigurerats för att vidarebefordra begäranden till de andra nätverken. När du skapar ett virtuellt Azure-nätverk, i stället för att använda den automatiska DNS som medföljer nätverket, måste du ange en anpassad DNS-server och IP-adressen för servern. När du har skapat det virtuella nätverket måste du sedan skapa en virtuell Azure-dator som använder den IP-adressen. Sedan installerar och konfigurerar du DNS-programvara på den.

    Viktigt

    Skapa och konfigurera den anpassade DNS-servern innan du installerar HDInsight i det virtuella nätverket. Det krävs ingen ytterligare konfiguration för att HDInsight ska kunna använda DNS-servern som konfigurerats för det virtuella nätverket.

Mer information om hur du ansluter två virtuella Azure-nätverk finns i Konfigurera en anslutning.

Speglingsarkitektur

Den här arkitekturen har två kluster i olika resursgrupper och virtuella nätverk: en primär och en sekundär.

Steg för att skapa

  1. Skapa två nya resursgrupper:

    Resursgrupp Plats
    kafka-primary-rg Central US
    kafka-secondary-rg USA, norra centrala

  2. Skapa ett nytt virtuellt nätverk kafka-primary-vnet i kafka-primary-rg. Lämna standardinställningarna.

  3. Skapa ett nytt virtuellt nätverk kafka-secondary-vnet i kafka-secondary-rg, även med standardinställningar.

  4. Skapa två nya Kafka-kluster:

    Klusternamn Resursgrupp Virtuellt nätverk Lagringskonto
    kafka-primary-cluster kafka-primary-rg kafka-primary-vnet kafkaprimarystorage
    kafka-secondary-cluster kafka-secondary-rg kafka-secondary-vnet kafkasecondarystorage

  5. Skapa peering för virtuella nätverk. Det här steget skapar två peerings: en från kafka-primary-vnet till kafka-secondary-vnet och en från kafka-secondary-vnet till kafka-primary-vnet.

    1. Välj det virtuella nätverket kafka-primary-vnet .

    2. Under Inställningar väljer du Peerings.

    3. Välj Lägg till.

    4. På skärmen Lägg till peering anger du informationen enligt följande skärmbild.

      Skärmbild som visar hur H D Insight Kafka lägger till peering för virtuella nätverk.

Konfigurera IP-annonsering

Konfigurera IP-annonsering så att en klient kan ansluta med hjälp av asynkrona IP-adresser i stället för domännamn.

  1. Gå till Ambari-instrumentpanelen för det primära klustret: https://PRIMARYCLUSTERNAME.azurehdinsight.net.

  2. Välj Tjänster>Kafka. Välj fliken Konfigurationer .

  3. Lägg till följande konfigurationsrader i det nedre avsnittet kafka-env-mall . Välj Spara.

    # Configure Kafka to advertise IP addresses instead of FQDN
IP_ADDRESS=$(hostname -i)
echo advertised.listeners=$IP_ADDRESS
sed -i.bak -e '/advertised/{/advertised@/!d;}' /usr/hdp/current/kafka-broker/conf/server.properties
echo "advertised.listeners=PLAINTEXT://$IP_ADDRESS:9092" >> /usr/hdp/current/kafka-broker/conf/server.properties

  4. Ange en anteckning på skärmen Spara konfiguration och välj Spara.

  5. Om du får en konfigurationsvarning väljer du Fortsätt ändå.

  6. I Spara konfigurationsändringar väljer du Ok.

  7. I meddelandet Starta om obligatoriskt väljer du Starta om Starta om>alla som påverkas. Välj sedan Bekräfta starta om alla.

    Skärmbild som visar apache Ambari-alternativet för att starta om alla som påverkas.

Konfigurera Kafka att lyssna på alla nätverksgränssnitt

  1. Stanna kvar på fliken Konfigurationer under Services>Kafka. I avsnittet Kafka Broker anger du lyssnaregenskapen till PLAINTEXT://0.0.0.0:9092.
  2. Välj Spara.
  3. Välj Starta om>Bekräfta starta om alla.

Registrera Asynkrona IP-adresser och ZooKeeper-adresser för det primära klustret

  1. Välj Värdar på Ambari-instrumentpanelen.

  2. Anteckna IP-adresserna för asynkrona meddelandeköer och ZooKeepers. Asynkrona noder har angetts som de två första bokstäverna i värdnamnet och ZooKeeper-noderna har zk som de två första bokstäverna i värdnamnet.

    Skärmbild som visar Apache Ambari-vynoden i p-adresser.

  3. Upprepa de föregående tre stegen för det andra klustret , kafka-secondary-cluster: konfigurera IP-annonsering, ange lyssnare och anteckna asynkrona ip-adresser och ZooKeeper-IP-adresser.

Skapa ämnen

  1. Anslut till det primära klustret med hjälp av SSH:

    ssh sshuser@PRIMARYCLUSTER-ssh.azurehdinsight.net

    Ersätt sshuser med det SSH-användarnamn som du använde när du skapade klustret. Ersätt PRIMARYCLUSTER med det basnamn som du använde när du skapade klustret.

    Mer information finns i Använda SSH med HDInsight.

  2. Använd följande kommando för att skapa två miljövariabler med Apache ZooKeeper-värdarna och asynkrona värdar för det primära klustret. Ersätt strängar som ZOOKEEPER_IP_ADDRESS1 med de faktiska IP-adresser som registrerats tidigare, till exempel 10.23.0.11 och 10.23.0.7. Detsamma gäller för BROKER_IP_ADDRESS1. Om du använder FQDN-matchning med en anpassad DNS-server följer du dessa steg för att hämta namnen broker och ZooKeeper.

    # get the ZooKeeper hosts for the primary cluster
export PRIMARY_ZKHOSTS='ZOOKEEPER_IP_ADDRESS1:2181, ZOOKEEPER_IP_ADDRESS2:2181, ZOOKEEPER_IP_ADDRESS3:2181'

# get the broker hosts for the primary cluster
export PRIMARY_BROKERHOSTS='BROKER_IP_ADDRESS1:9092,BROKER_IP_ADDRESS2:9092,BROKER_IP_ADDRESS2:9092'

  3. Om du vill skapa ett ämne med namnet testtopicanvänder du följande kommando:

    /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-topics.sh --create --replication-factor 2 --partitions 8 --topic testtopic --zookeeper $PRIMARY_ZKHOSTS

  4. Använd följande kommando för att kontrollera att ämnet har skapats:

    /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper $PRIMARY_ZKHOSTS

    Svaret innehåller testtopic.

  5. Använd följande för att visa värdinformationen för den asynkrona meddelandekön för det här (det primära) klustret:

    echo $PRIMARY_BROKERHOSTS

    Detta returnerar information som liknar följande text:

    10.23.0.11:9092,10.23.0.7:9092,10.23.0.9:9092

    Spara den här informationen. Den används i nästa avsnitt.

Konfigurera spegling

  1. Anslut till det sekundära klustret med hjälp av en annan SSH-session:

    ssh sshuser@SECONDARYCLUSTER-ssh.azurehdinsight.net

    Ersätt sshuser med det SSH-användarnamn som du använde när du skapade klustret. Ersätt SECONDARYCLUSTER med det namn som du använde när du skapade klustret.

    Mer information finns i Använda SSH med HDInsight.

  2. Använd en consumer.properties fil för att konfigurera kommunikation med det primära klustret. Använd följande kommando för att skapa filen:

    nano consumer.properties

    Använd följande text som innehållet i consumer.properties filen:

    bootstrap.servers=PRIMARY_BROKERHOSTS
group.id=mirrorgroup

    Ersätt PRIMARY_BROKERHOSTS med den asynkrona värdens IP-adresser från det primära klustret.

    Den här filen beskriver konsumentinformationen som ska användas vid läsning från det primära Kafka-klustret. Mer information finns i Konsumentkonfigurationer på kafka.apache.org.

    Spara filen genom att trycka på Ctrl+X, trycka på Y och sedan på Retur.

  3. Innan du konfigurerar den producent som kommunicerar med det sekundära klustret konfigurerar du en variabel för den asynkrona IP-adressen för det sekundära klustret. Använd följande kommandon för att skapa den här variabeln:

    export SECONDARY_BROKERHOSTS='BROKER_IP_ADDRESS1:9092,BROKER_IP_ADDRESS2:9092,BROKER_IP_ADDRESS2:9092'

    Kommandot echo $SECONDARY_BROKERHOSTS bör returnera information som liknar följande text:

    10.23.0.14:9092,10.23.0.4:9092,10.23.0.12:9092

  4. Använd en producer.properties fil för att kommunicera det sekundära klustret. Använd följande kommando för att skapa filen:

    nano producer.properties

    Använd följande text som innehållet i producer.properties filen:

    bootstrap.servers=SECONDARY_BROKERHOSTS
compression.type=none

    Ersätt SECONDARY_BROKERHOSTS med de asynkrona IP-adresserna som användes i föregående steg.

    Mer information finns i Producentkonfigurationer på kafka.apache.org.

  5. Använd följande kommandon för att skapa en miljövariabel med IP-adresserna för ZooKeeper-värdarna för det sekundära klustret:

    # get the ZooKeeper hosts for the secondary cluster
export SECONDARY_ZKHOSTS='ZOOKEEPER_IP_ADDRESS1:2181,ZOOKEEPER_IP_ADDRESS2:2181,ZOOKEEPER_IP_ADDRESS3:2181'

  6. Standardkonfigurationen för Kafka i HDInsight tillåter inte automatiskt skapande av ämnen. Du måste använda något av följande alternativ innan du startar speglingsprocessen:

    • Skapa ämnena i det sekundära klustret: Med det här alternativet kan du också ange antalet partitioner och replikeringsfaktorn.

      Du kan skapa ämnen i förväg med hjälp av följande kommando:

      /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-topics.sh --create --replication-factor 2 --partitions 8 --topic testtopic --zookeeper $SECONDARY_ZKHOSTS

      Ersätt testtopic med namnet på det ämne som ska skapas.

    • Konfigurera klustret för automatisk skapande av ämnen: Med det här alternativet kan MirrorMaker skapa ämnen automatiskt. Observera att det kan skapa dem med ett annat antal partitioner eller en annan replikeringsfaktor än det primära ämnet.

      Utför följande steg för att konfigurera det sekundära klustret för att automatiskt skapa ämnen:

      1. Gå till Ambari-instrumentpanelen för det sekundära klustret: https://SECONDARYCLUSTERNAME.azurehdinsight.net.
      2. Välj Tjänster>Kafka. Välj sedan fliken Konfigurationer .
      3. I fältet Filter anger du värdet auto.create. Detta filtrerar listan över egenskaper och visar auto.create.topics.enable inställningen.
      4. Ändra värdet auto.create.topics.enable för till trueoch välj sedan Spara. Lägg till en anteckning och välj sedan Spara igen.
      5. Välj Kafka-tjänsten , välj Starta om och välj sedan Starta om alla som påverkas. När du uppmanas väljer du Bekräfta omstart av alla.

      Skärmbild som visar hur du aktiverar avsnitt för automatisk skapande i kafka-tjänsten.

Starta MirrorMaker

Anteckning

Den här artikeln innehåller referenser till en term som Microsoft inte längre använder. När termen tas bort från programvaran tar vi bort den från den här artikeln.

  1. Från SSH-anslutningen till det sekundära klustret använder du följande kommando för att starta MirrorMaker-processen:

    /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.MirrorMaker --consumer.config consumer.properties --producer.config producer.properties --whitelist testtopic --num.streams 4

    De parametrar som används i det här exemplet är:

    Parameter Beskrivning
    --consumer.config Anger filen som innehåller konsumentegenskaper. Du använder dessa egenskaper för att skapa en konsument som läser från det primära Kafka-klustret.
    --producer.config Anger filen som innehåller producentegenskaper. Du använder dessa egenskaper för att skapa en producent som skriver till det sekundära Kafka-klustret.
    --whitelist En lista med ämnen som MirrorMaker replikerar från det primära klustret till det sekundära.
    --num.streams Antalet konsumenttrådar som ska skapas.

    Konsumenten på den sekundära noden väntar nu på att få meddelanden.

  2. Från SSH-anslutningen till det primära klustret använder du följande kommando för att starta en producent och skicka meddelanden till ämnet:

    /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list $PRIMARY_BROKERHOSTS --topic testtopic

    När du kommer till en tom rad med en markör skriver du in några textmeddelanden. Meddelandena skickas till ämnet i det primära klustret. När du är klar trycker du på Ctrl+C för att avsluta producentprocessen.

  3. Från SSH-anslutningen till det sekundära klustret trycker du på Ctrl+C för att avsluta MirrorMaker-processen. Det kan ta flera sekunder att avsluta processen. Kontrollera att meddelandena har replikerats till den sekundära genom att använda följande kommando:

    /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server $SECONDARY_BROKERHOSTS --topic testtopic --from-beginning

    Listan över ämnen innehåller testtopicnu , som skapas när MirrorMaster speglar ämnet från det primära klustret till det sekundära. Meddelandena som hämtas från ämnet är desamma som de som du angav i det primära klustret.

Ta bort klustret

Varning

Faktureringen för HDInsight-kluster beräknas proportionellt per minut, oavsett om du använder dem eller inte. Se till att ta bort klustret när du har använt det. Se hur du tar bort ett HDInsight-kluster.

Stegen i den här artikeln skapade kluster i olika Azure-resursgrupper. Om du vill ta bort alla resurser som skapats kan du ta bort de två resursgrupper som skapats: kafka-primary-rg och kafka-secondary-rg. När du tar bort resursgrupperna tas alla resurser som skapas bort genom att följa den här artikeln, inklusive kluster, virtuella nätverk och lagringskonton.

Nästa steg

I den här artikeln har du lärt dig hur du använder MirrorMaker för att skapa en replik av ett Apache Kafka-kluster . Använd följande länkar för att identifiera andra sätt att arbeta med Kafka: