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180
MD_NEW/日志中心集群.md
180
MD_NEW/日志中心集群.md
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@ -413,3 +413,183 @@ output {
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```
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ES查看索引，Kibana展示数据
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## 五：Kakfa
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#### 1.理论
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```shell
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kafka是一个分布式的消息发布—订阅系统（kafka其实是消息队列）
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http://kafka.apache.org/
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Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
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Kafka的特性:
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- 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consumer操作。
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- 可扩展性：kafka集群支持热扩展
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- 可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
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- 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
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- 高并发：支持数千个客户端同时读写
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kafka组件:
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话题（Topic）：是特定类型的消息流。消息是字节的有效负载（Payload），话题是消息的分类名或种子（Feed）名。(每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的)。
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生产者（Producer）：是能够发布消息到话题的任何对象(发布消息到 kafka 集群的终端或服务).
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服务代理（Broker）：已发布的消息保存在一组服务器中，它们被称为代理（Broker）或Kafka集群。
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消费者（Consumer）：可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。
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partition（区）：partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。每一个topic将被分为多个partition(区)。
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Consumer group：high-level consumer API 中，每个 consumer 都属于一个 consumer group，每条消息只能被 consumer group 中的一个 Consumer 消费，但可以被多个 consumer group 消费。
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replication：partition 的副本，保障 partition 的高可用。
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leader：replication 中的一个角色， producer 和 consumer 只跟 leader 交互。
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follower：replication 中的一个角色，从 leader 中复制数据。
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controller：kafka 集群中的其中一个服务器，用来进行 leader election 以及 各种 failover。
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zookeeper：kafka 通过 zookeeper 来存储集群的 meta 信息。
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#### 2.部署
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```shell
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Kafka部署（所有节点都部署）
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1.安装jdk
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[root@xingdian ~]# tar zxvf /usr/local/package/jdk-8u121-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
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[root@xingdian ~]# mv /usr/local/jdk-8u121 /usr/local/java
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[root@xingdian ~]# vim /etc/profile
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JAVA_HOME=/usr/local/java
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PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
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export JAVA_HOME PATH
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[root@xingdian ~]# source /etc/profile
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2.安装ZK
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Kafka运行依赖ZK，Kafka官网提供的tar包中，已经包含了ZK，这里不再额下载ZK程序。
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tar zxvf /usr/local/package/kafka_2.11-2.1.0.tgz -C /usr/local/
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3.配置
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sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
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vi /usr/local/kafka/config/zookeeper.properties
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dataDir=/opt/data/zookeeper/data
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dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs
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clientPort=2181
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tickTime=2000
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initLimit=20
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syncLimit=10
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server.1=172.16.244.31:2888:3888 //kafka集群IP:Port
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server.2=172.16.244.32:2888:3888
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server.3=172.16.244.33:2888:3888
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#创建data、log目录
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mkdir -p /opt/data/zookeeper/{data,logs}
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#创建myid文件
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echo 1 > /opt/data/zookeeper/data/myid
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注意：
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dataDir ZK数据存放目录。
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dataLogDir ZK日志存放目录。
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clientPort 客户端连接ZK服务的端口。
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tickTime ZK服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔。
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initLimit 允许follower(相对于Leaderer言的“客户端”)连接并同步到Leader的初始化连接时间，以tickTime为单位。当初始化连接时间超过该值，则表示连接失败。
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syncLimit Leader与Follower之间发送消息时，请求和应答时间长度。如果follower在设置时间内不能与leader通信，那么此follower将会被丢弃。
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server.1=172.16.244.31:2888:3888 2888是follower与leader交换信息的端口，3888是当leader挂了时用来执行选举时服务器相互通信的端口。
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4.配置kafka
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sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka/config/server.properties
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vi /usr/local/kafka/config/server.properties
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broker.id=1
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listeners=PLAINTEXT://172.16.244.31:9092
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num.network.threads=3
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num.io.threads=8
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socket.send.buffer.bytes=102400
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||||
socket.receive.buffer.bytes=102400
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socket.request.max.bytes=104857600
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log.dirs=/opt/data/kafka/logs
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num.partitions=6
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num.recovery.threads.per.data.dir=1
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offsets.topic.replication.factor=2
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transaction.state.log.replication.factor=1
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transaction.state.log.min.isr=1
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log.retention.hours=168
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log.segment.bytes=536870912
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log.retention.check.interval.ms=300000
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zookeeper.connect=172.16.244.31:2181,172.16.244.32:2181,172.16.244.33:2181
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zookeeper.connection.timeout.ms=6000
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group.initial.rebalance.delay.ms=0
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#创建log目录 mkdir -p /opt/data/kafka/logs
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注意：
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broker.id 每个server需要单独配置broker id，如果不配置系统会自动配置。
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listeners 监听地址，格式PLAINTEXT://IP:端口。
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num.network.threads 接收和发送网络信息的线程数。
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num.io.threads 服务器用于处理请求的线程数，其中可能包括磁盘I/O。
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socket.send.buffer.bytes 套接字服务器使用的发送缓冲区(SO_SNDBUF)
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socket.receive.buffer.bytes 套接字服务器使用的接收缓冲区(SO_RCVBUF)
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socket.request.max.bytes 套接字服务器将接受的请求的最大大小(防止OOM)
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log.dirs 日志文件目录。
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num.partitions partition数量。
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num.recovery.threads.per.data.dir 在启动时恢复日志、关闭时刷盘日志每个数据目录的线程的数量，默认1。
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offsets.topic.replication.factor 偏移量话题的复制因子（设置更高保证可用），为了保证有效的复制，偏移话题的复制因子是可配置的，在偏移话题的第一次请求的时候可用的broker的数量至少为复制因子的大小，否则要么话题创建失败，要么复制因子取可用broker的数量和配置复制因子的最小值。
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log.retention.hours 日志文件删除之前保留的时间（单位小时），默认168
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log.segment.bytes 单个日志文件的大小，默认1073741824
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log.retention.check.interval.ms 检查日志段以查看是否可以根据保留策略删除它们的时间间隔。
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zookeeper.connect ZK主机地址，如果zookeeper是集群则以逗号隔开。
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zookeeper.connection.timeout.ms 连接到Zookeeper的超时时间。
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5.其他配置节点配置相同(myid,broker.id 不同)
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6.启动验证zk集群
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三个节点依次执行：
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cd /usr/local/kafka
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nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
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7.验证
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#echo conf | nc 127.0.0.1 2181
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clientPort=2181
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dataDir=/data/zookeeper/data/version-2
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dataLogDir=/data/zookeeper/logs/version-2
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tickTime=2000
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maxClientCnxns=60
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minSessionTimeout=4000
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maxSessionTimeout=40000
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serverId=1
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initLimit=20
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syncLimit=10
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electionAlg=3
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electionPort=3888
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quorumPort=2888
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peerType=0
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#echo stat | nc 127.0.0.1 2181
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Zookeeper version: 3.4.13-2d71af4dbe22557fda74f9a9b4309b15a7487f03, built on 06/29/2018 00:39 GMT
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Clients:
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/172.17.0.4:35020[0](queued=0,recved=1,sent=0)
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Latency min/avg/max: 0/0/0
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Received: 4
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Sent: 3
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Connections: 1
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Outstanding: 0
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Zxid: 0x0
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Mode: follower
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Node count: 4
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8.查看端口
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lsof -i:2181
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COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
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java 2442 root 92u IPv4 1031572 0t0 TCP *:eforward (LISTEN)
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9.启动、验证Kafka(三个节点依次启动)
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cd /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/
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nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
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验证：
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创建topic
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# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.17.0.4:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testtopic
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Created topic "testtopic".
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查询topic
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# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 172.17.0.4:2181 --list
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testtopic
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模拟消息生产和消费 发送消息到172.17.0.4
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bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.17.0.4:9092 --topic testtopic
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>Hello World!
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从172.16.244.32接受消息
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||||
# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.17.0.4:9092 --topic testtopic --from-beginning
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||||
Hello World!
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查看主题的信息：
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./bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 172.17.0.4:2181 --topic testtopic
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```
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Reference in New Issue