pinpoint3.0的完整部署，跟2.5版本差距较大，2.5版本直接运行collector和web的jar包即可达成最快使用，但是3.0这样启动会报错

按照pinpoint官网的文档，虽然可以成功部署，但是其中的弯路也比较多，现在整理一下免得后来人踩坑，也给自己留个小抄

• jdk

本文档所使用的jdk版本为21.0.4，理论上17以上都可以用，8和11就不建议了

• 部署hbase

hbase的部署比较简单，pinpoint3.0适配的hbase版本是2.x，我这里使用的是2.6.0

不用参考hbase官网的方法，直接执行

./start-hbase.sh

等待启动成功，然后执行

./hbase shell hbase-create.hbase

这个hbase-create.hbase脚本可以在这里找到

等待脚本执行结束，没报错就科技继续了

• 部署pinot

首先是下载pinot，直接下载最高版本的即可，目前我下载的是1.1.0，下载地址直接参考官网

pinot的安装部署也很麻烦，官网的quick start也说得不是很清楚，实际上只要执行下面的命令

./pinot-admin.sh QuickStart -type batch

就可以起一个包含zookeeper，pinot controller，pinot broker，pinot server的完整服务，很神奇的是，虽然kafka是核心组件，但是这个命令不会启动kafka，kafka需要用下面的命令单独启动

./pinot-admin.sh  StartKafka -zkAddress=localhost:2123/kafka -port 19092

官网上的这条命令中，zk的端口是2191，但是实际上使用QuickStart启动的zk端口是2123，所以需要修改，后面的 -port 参数是kafka的端口，后面会频繁使用

pinot虽然可以启动kafka，但是不能创建topic，要创建topic，需要额外下载并解压一个kafka，或者用其他服务器上的kafka来操作也是可以的

如果不想用pinot启动的kafka，使用额外部署的kafka也是可以的，参考kafka官网的Kafka with ZooKeeper这一步但是需要修改config/zookeeper.properties和config/server.properties文件以使用pinot启动的zookeeper，然后挨个执行

./zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties

和

./kafka-server-start.sh ../config/server.properties

即可

• 创建topic和table

使用额外解压的kafka或者其他服务器上的kafka创建topic，

inspector-stat-agent-00

inspector-stat-app

system-metric-data-type

system-metric-tag

system-metric-double

然后是在pinot上创建schema和table，简单点的话直接从pinot的swagger rest api里创建，这个时候pinot的服务已经正常跑起来了，直接访问 {pinot所在服务器ip}:9000 可以看到是这样的

 点击左侧菜单的Swagger REST API跳转到这样的页面

 往下翻，找到Table中的post /tables接口

 和schema中的post /schemas接口

 需要注意的是，要先创建schema，然后才能创建table

首先是pinot-inspector-stat-agent-schema和pinot-inspector-stat-agent-realtime-table，打开链接是两个json文件，直接把json内容分别复制到post /schemas和post /tables接口的body参数里面点击执行即可创建成功，后面的schema和table也是一样的操作

之后分别是pinot-inspector-stat-application-schema和pinot-inspector-stat-application-realtime-table，pinot-dataType-schema和pinot-dataType-realtime-table，pinot-double-schema和pinot-double-realtime-table，pinot-tag-schema和pinot-tag-realtime-table，pinot-uriStat-schema和pinot-uriStat-realtime-table，pinot-exceptionTrace-schema和pinot-exceptionTrace-realtime-table

创建表的时候，如果用的是其他kafka，或者通过pinot启动kafka的时候改了端口，则需要修改stream.kafka.broker.list字段为正确的kafka地址，如果用的不是pinot启动的kafka，则可能需要修改replicasPerPartition的值，如果是通过kafka的quick start启动的，这个值改成1即可

• Redis

这个部分可以说是最离谱的，pinpoint的教程没有提到redis，但是启动的时候需要redis，目前不清楚redis有什么用，因为官网没说，也不知道哪里改端口，所以只能启动在6379端口，不需要初始化，因为官网没有

• 手动添加配置文件

正常情况下，我们启动的pinpoint应该是pinpoint-collector-starter-3.0.0-exec.jar和pinpoint-web-starter-3.0.0-exec.jar，这个时候需要分别创建两个配置文件，分别是collector-starter-application.yml

pinpoint:
  zookeeper:
    address: localhost
  metric:
    kafka:
      bootstrap:
        servers: localhost:19092
spring:
  pinot-datasource:
    pinot:
      jdbc-url: jdbc:pinot://localhost:9000

和
web-starter-application.yml

pinpoint:
  zookeeper:
    address: localhost
spring:
  pinot-datasource:
    pinot:
      jdbc-url: jdbc:pinot://localhost:9000

这里的pinpoint.zookeeper.address不能有端口，zk的端口我也不知道在哪里改，所以启动pinot的时候务必确保zk运行在默认端口2123上面

以及官网上的示例里面有spring.pinot-datasource.pinot.username和spring.pinot-datasource.pinot.password两个配置项，但是quick start启动的pinot是没有用户的，所以去掉他们，有再加上

• 启动

直接启动就完事了

java -jar -Dspring.config.additional-location=collector-starter-application.yml pinpoint-collector-starter-3.0.0-exec.jar

java -jar -Dspring.config.additional-location=web-starter-application.yml pinpoint-web-starter-3.0.0-exec.jar

如果一切顺利的话，访问该主机的8080端口就能看到pinpoint的servermap页面了