Storm 入门的Demo教程

Storm介绍

Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,最早开源于github,从0.9.1版本之后,归于Apache社区,被业界称为实时版Hadoop。随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等,大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。

Storm的核心组件

  • Nimbus:即Storm的Master,负责资源分配和任务调度。一个Storm集群只有一个Nimbus。
  • Supervisor:即Storm的Slave,负责接收Nimbus分配的任务,管理所有Worker,一个Supervisor节点中包含多个Worker进程。
  • Worker:工作进程,每个工作进程中都有多个Task。
  • Task:任务,在 Storm 集群中每个 Spout 和 Bolt 都由若干个任务(tasks)来执行。每个任务都与一个执行线程相对应。
  • Topology:计算拓扑,Storm 的拓扑是对实时计算应用逻辑的封装,它的作用与 MapReduce 的任务(Job)很相似,区别在于 MapReduce 的一个 Job 在得到结果之后总会结束,而拓扑会一直在集群中运行,直到你手动去终止它。拓扑还可以理解成由一系列通过数据流(Stream Grouping)相互关联的 Spout 和 Bolt 组成的的拓扑结构。
  • Stream:数据流(Streams)是 Storm 中最核心的抽象概念。一个数据流指的是在分布式环境中并行创建、处理的一组元组(tuple)的无界序列。数据流可以由一种能够表述数据流中元组的域(fields)的模式来定义。
  • Spout:数据源(Spout)是拓扑中数据流的来源。一般 Spout 会从一个外部的数据源读取元组然后将他们发送到拓扑中。根据需求的不同,Spout 既可以定义为可靠的数据源,也可以定义为不可靠的数据源。一个可靠的 Spout能够在它发送的元组处理失败时重新发送该元组,以确保所有的元组都能得到正确的处理;相对应的,不可靠的 Spout 就不会在元组发送之后对元组进行任何其他的处理。一个 Spout可以发送多个数据流。
  • Bolt:拓扑中所有的数据处理均是由 Bolt 完成的。通过数据过滤(filtering)、函数处理(functions)、聚合(aggregations)、联结(joins)、数据库交互等功能,Bolt 几乎能够完成任何一种数据处理需求。一个 Bolt 可以实现简单的数据流转换,而更复杂的数据流变换通常需要使用多个 Bolt 并通过多个步骤完成。
  • Stream grouping:为拓扑中的每个 Bolt 的确定输入数据流是定义一个拓扑的重要环节。数据流分组定义了在 Bolt 的不同任务(tasks)中划分数据流的方式。在 Storm 中有八种内置的数据流分组方式。
  • Reliability:可靠性。Storm 可以通过拓扑来确保每个发送的元组都能得到正确处理。通过跟踪由 Spout 发出的每个元组构成的元组树可以确定元组是否已经完成处理。每个拓扑都有一个“消息延时”参数,如果 Storm 在延时时间内没有检测到元组是否处理完成,就会将该元组标记为处理失败,并会在稍后重新发送该元组。

Storm程序再Storm集群中运行的示例图如下:

Topology

为什么把Topology单独提出来呢,因为Topology是我们开发程序主要的用的组件。
Topology和MapReduce很相像。
MapReduce是Map进行获取数据,Reduce进行处理数据。
而Topology则是使用Spout获取数据,Bolt来进行计算。
总的来说就是一个Topology由一个或者多个的Spout和Bolt组成。

具体流程是怎么走,可以通过查看下面这张图来进行了解。
示例图:

注:图片来源http://www.tianshouzhi.com/api/tutorials/storm/52。

图片有三种模式,解释如下:
第一种比较简单,就是由一个Spout获取数据,然后交给一个Bolt进行处理;
第二种稍微复杂点,由一个Spout获取数据,然后交给一个Bolt进行处理一部分,然后在交给下一个Bolt进行处理其他部分。
第三种则比较复杂,一个Spout可以同时发送数据到多个Bolt,而一个Bolt也可以接受多个Spout或多个Bolt,最终形成多个数据流。但是这种数据流必须是有方向的,有起点和终点,不然会造成死循环,数据永远也处理不完。就是Spout发给Bolt1,Bolt1发给Bolt2,Bolt2又发给了Bolt1,最终形成了一个环状。

Storm 集群安装

之前已经写过了,这里就不在说明了。
博客地址:http://www.panchengming.com/2018/01/26/pancm70/

Storm Hello World

前面讲了一些Storm概念,可能在理解上不太清楚,那么这里我们就用一个Hello World代码示例来体验下Storm运作的流程吧。

环境准备

在进行代码开发之前,首先得做好相关的准备。
本项目是使用Maven构建的,使用Storm的版本为1.1.1。
Maven的相关依赖如下:

  <!--storm相关jar  -->
  <dependency>
	<groupId>org.apache.storm</groupId>
	<artifactId>storm-core</artifactId>
	<version>1.1.1</version>
	<scope>provided</scope>
 </dependency> 

具体流程

在写代码的时候,我们先来明确要用Storm做什么。
那么第一个程序,就简单的输出下信息。
具体步骤如下:

  1. 启动topology,设置好Spout和Bolt。
  2. 将Spout获取的数据传递给Bolt。
  3. Bolt接受Spout的数据进行打印。

Spout

那么首先开始编写Spout类。一般是实现 IRichSpout 或继承BaseRichSpout该类,然后实现该方法。
这里我们继承BaseRichSpout这个类,该类需要实现这几个主要的方法:

一、open

open()方法中是在ISpout接口中定义,在Spout组件初始化时被调用。
有三个参数,它们的作用分别是:

  1. Storm配置的Map;
  2. topology中组件的信息;
  3. 发射tuple的方法;

代码示例:

  @Override
	public void open(Map map, TopologyContext arg1, SpoutOutputCollector collector) {
		System.out.println("open:"+map.get("test"));
		this.collector = collector;
	}
二、nextTuple

nextTuple()方法是Spout实现的核心。
也就是主要执行方法,用于输出信息,通过collector.emit方法发射。

这里我们的数据信息已经写死了,所以这里我们就直接将数据进行发送。
这里设置只发送两次。
代码示例:

	 @Override
	public void nextTuple() {
		if(count<=2){
			System.out.println("第"+count+"次开始发送数据...");
			this.collector.emit(new Values(message));
		}
		count++;
	}
三、declareOutputFields

declareOutputFields是在IComponent接口中定义,用于声明数据格式。
即输出的一个Tuple中,包含几个字段。

因为这里我们只发射一个,所以就指定一个。如果是多个,则用逗号隔开。
代码示例:

	@Override
	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
		System.out.println("定义格式...");
		declarer.declare(new Fields(field));
	}
四、ack

ack是在ISpout接口中定义,用于表示Tuple处理成功。

代码示例:

    @Override
	public void ack(Object obj) {
		System.out.println("ack:"+obj);
	}
五、fail

fail是在ISpout接口中定义,用于表示Tuple处理失败。

代码示例:

    @Override
	public void fail(Object obj) {
		System.out.println("失败:"+obj);
	}
六、close

close是在ISpout接口中定义,用于表示Topology停止。

代码示例:

  @Override
  	public void close() {
  		System.out.println("关闭...");
  	}

至于还有其他的,这里就不在一一列举了。

Bolt

Bolt是用于处理数据的组件,主要是由execute方法来进行实现。一般来说需要实现 IRichBolt 或继承BaseRichBolt该类,然后实现其方法。
需要实现方法如下:

一、prepare

在Bolt启动前执行,提供Bolt启动环境配置的入口。
参数基本和Sqout一样。
一般对于不可序列化的对象进行实例化。
这里的我们就简单的打印下

    @Override
	public void prepare(Map map, TopologyContext arg1, OutputCollector collector) {
		System.out.println("prepare:"+map.get("test"));
		this.collector=collector;
	}

注:如果是可以序列化的对象,那么最好是使用构造函数。

二、execute

execute()方法是Bolt实现的核心。
也就是执行方法,每次Bolt从流接收一个订阅的tuple,都会调用这个方法。
从tuple中获取消息可以使用 tuple.getString()tuple.getStringByField();这两个方法。个人推荐第二种,可以通过field来指定接收的消息。
注:如果继承的是IRichBolt,则需要手动ack。这里就不用了,BaseRichBolt会自动帮我们应答。
代码示例:

	@Override
	public void execute(Tuple tuple) {
//		String msg=tuple.getString(0);
		String msg=tuple.getStringByField("test");
		//这里我们就不做消息的处理,只打印
	    System.out.println("Bolt第"+count+"接受的消息:"+msg);	
	    count++;
	    /**
	     * 
         * 没次调用处理一个输入的tuple,所有的tuple都必须在一定时间内应答。
         * 可以是ack或者fail。否则,spout就会重发tuple。
	     */
//	    collector.ack(tuple);
	}
三、declareOutputFields

和Spout的一样。
因为到了这里就不再输出了,所以就什么都没写。

    @Override
	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer arg0) {		
	}
cleanup

cleanup是IBolt接口中定义,用于释放bolt占用的资源。
Storm在终止一个bolt之前会调用这个方法。
因为这里没有什么资源需要释放,所以就简单的打印一句就行了。

@Override
	public void cleanup() {
		System.out.println("资源释放");
	}

Topology

这里我们就是用main方法进行提交topology。
不过在提交topology之前,需要进行相应的设置。
这里我就不一一细说了,代码的注释已经很详细了。
代码示例:

    import org.apache.storm.Config;
    import org.apache.storm.LocalCluster;
    import org.apache.storm.StormSubmitter;
    import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
    
    /**
     * 
    * Title: App
    * Description:
    * storm测试 
    * Version:1.0.0  
    * @author pancm
    * @date 2018年3月6日
     */
    public class App {
    	
    	private static final String str1="test1"; 
    	private static final String str2="test2"; 
    
    	public static void main(String[] args)  {
    		// TODO Auto-generated method stub
    		//定义一个拓扑
    		TopologyBuilder builder=new TopologyBuilder();
    		//设置一个Executeor(线程),默认一个
    		builder.setSpout(str1, new TestSpout());
    		//设置一个Executeor(线程),和一个task
    		builder.setBolt(str2, new TestBolt(),1).setNumTasks(1).shuffleGrouping(str1);
    		Config conf = new Config();
    		conf.put("test", "test");
    		try{
    		  //运行拓扑
    	   if(args !=null&&args.length>0){ //有参数时,表示向集群提交作业,并把第一个参数当做topology名称
    	   	 System.out.println("远程模式");
    			 StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());
    	  } else{//没有参数时,本地提交
    	//启动本地模式
    	 System.out.println("本地模式");
    	LocalCluster cluster = new LocalCluster();
    	cluster.submitTopology("111" ,conf,  builder.createTopology() );
    	Thread.sleep(10000);
    //	关闭本地集群
    	cluster.shutdown();
    	  }
    		}catch (Exception e){
    			e.printStackTrace();
    		}	
    	}
    }

运行该方法,输出结果如下:

本地模式
定义格式...
open:test
第1次开始发送数据...
第2次开始发送数据...
prepare:test
Bolt第1接受的消息:这是个测试消息!
Bolt第2接受的消息:这是个测试消息!
资源释放
关闭...

到这里,是不是基本上对Storm的运作有些了解了呢。
这个demo达到了上述的三种模式图中的第一种,一个Spout传输数据, 一个Bolt处理数据。

那么如果我们想达到第二种模式呢,那又该如何做呢?
假如我们想统计下在一段文本中的单词出现频率的话,我们只需执行一下步骤就可以了。
1.首先将Spout中的message消息进行更改为数组,并依次将消息发送到TestBolt。
2.然后TestBolt将获取的数据进行分割,将分割的数据发送到TestBolt2。
3.TestBolt2对数据进行统计,在程序关闭的时候进行打印。
4.Topology成功配置并且启动之后,等待20秒左右,关闭程序,然后得到输出的结果。

代码示例如下:

Spout
用于发送消息。

	import java.util.Map;
    import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
    import org.apache.storm.task.TopologyContext;
    import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
    import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
    import org.apache.storm.tuple.Fields;
    import org.apache.storm.tuple.Values;
    
    /**
     * 
    * Title: TestSpout
    * Description:
    * 发送信息
    * Version:1.0.0  
    * @author pancm
    * @date 2018年3月6日
     */
    public class TestSpout extends BaseRichSpout{
    
    	private static final long serialVersionUID = 225243592780939490L;
    
    	private SpoutOutputCollector collector;
    	private static final String field="word";
    	private int count=1;
    	private String[] message =  {
    "My nickname is xuwujing",
    "My blog address is http://www.panchengming.com/",
    "My interest is playing games"
    };
    	
    	/**
     * open()方法中是在ISpout接口中定义,在Spout组件初始化时被调用。
     * 有三个参数:
     * 1.Storm配置的Map;
     * 2.topology中组件的信息;
     * 3.发射tuple的方法;
     */
    	@Override
    	public void open(Map map, TopologyContext arg1, SpoutOutputCollector collector) {
    		System.out.println("open:"+map.get("test"));
    		this.collector = collector;
    	}
    
    /**
     * nextTuple()方法是Spout实现的核心。
     * 也就是主要执行方法,用于输出信息,通过collector.emit方法发射。
     */
    	@Override
    	public void nextTuple() {
    			
    		if(count<=message.length){
    			System.out.println("第"+count +"次开始发送数据...");
    			this.collector.emit(new Values(message[count-1]));
    		}
    		count++;
    	}
    
    
    	/**
     * declareOutputFields是在IComponent接口中定义,用于声明数据格式。
     * 即输出的一个Tuple中,包含几个字段。
     */
    	@Override
    	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
    		System.out.println("定义格式...");
    		declarer.declare(new Fields(field));
    	}
    
    	/**
    	 * 当一个Tuple处理成功时,会调用这个方法
    	 */
    	@Override
    	public void ack(Object obj) {
    		System.out.println("ack:"+obj);
    	}
    	
    	/**
    	 * 当Topology停止时,会调用这个方法
    	 */
    	@Override
    	public void close() {
    		System.out.println("关闭...");
    	}
    	
    	/**
    	 * 当一个Tuple处理失败时,会调用这个方法
    	 */
    	@Override
    	public void fail(Object obj) {
    		System.out.println("失败:"+obj);
    	}
    	
    }

TestBolt

用于分割单词。

    import java.util.Map;
    
    import org.apache.storm.task.OutputCollector;
    import org.apache.storm.task.TopologyContext;
    import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
    import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
    import org.apache.storm.tuple.Fields;
    import org.apache.storm.tuple.Tuple;
    import org.apache.storm.tuple.Values;
    
    
    /**
     * 
    * Title: TestBolt
    * Description: 
    * 对单词进行分割
    * Version:1.0.0  
    * @author pancm
    * @date 2018年3月16日
     */
    public class TestBolt extends BaseRichBolt{
    
    	/**
    	 * 
    	 */
    	private static final long serialVersionUID = 4743224635827696343L;
    	
    	private OutputCollector collector;
       
    	/**
    * 在Bolt启动前执行,提供Bolt启动环境配置的入口
    * 一般对于不可序列化的对象进行实例化。
    * 注:如果是可以序列化的对象,那么最好是使用构造函数。
    */
    	@Override
    	public void prepare(Map map, TopologyContext arg1, OutputCollector collector) {
    		System.out.println("prepare:"+map.get("test"));
    		this.collector=collector;
    	}
      
    	/**
    	 * execute()方法是Bolt实现的核心。
    	 * 也就是执行方法,每次Bolt从流接收一个订阅的tuple,都会调用这个方法。
    	 */
    	@Override
    	public void execute(Tuple tuple) {
    		String msg=tuple.getStringByField("word");
    	System.out.println("开始分割单词:"+msg);
    String[] words = msg.toLowerCase().split(" ");
    for (String word : words) {
    this.collector.emit(new Values(word));//向下一个bolt发射数据
    } 
    	
    	}
    
    	/**
    	 * 声明数据格式
    	 */
    	@Override
    	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
    		declarer.declare(new Fields("count"));
    	}
    	
    	/**
     * cleanup是IBolt接口中定义,用于释放bolt占用的资源。
     * Storm在终止一个bolt之前会调用这个方法。
    	 */
    	@Override
    	public void cleanup() {
    		System.out.println("TestBolt的资源释放");
    	}
    }
    

Test2Bolt
用于统计单词出现次数。

  
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    import org.apache.storm.task.OutputCollector;
    import org.apache.storm.task.TopologyContext;
    import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
    import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
    import org.apache.storm.tuple.Tuple;
    
    /**
     * 
    * Title: Test2Bolt
    * Description:
    * 统计单词出现的次数 
    * Version:1.0.0  
    * @author pancm
    * @date 2018年3月16日
     */
    public class Test2Bolt extends BaseRichBolt{
    
    	/**
    	 * 
    	 */
    	private static final long serialVersionUID = 4743224635827696343L;
    	
    	
    	/**
    	 * 保存单词和对应的计数
    	 */
    	private HashMap<String, Integer> counts = null;
    	 
    	private long count=1;
    	/**
    * 在Bolt启动前执行,提供Bolt启动环境配置的入口
    * 一般对于不可序列化的对象进行实例化。
    * 注:如果是可以序列化的对象,那么最好是使用构造函数。
    */
    	@Override
    	public void prepare(Map map, TopologyContext arg1, OutputCollector collector) {
    		System.out.println("prepare:"+map.get("test"));
    		this.counts=new HashMap<String, Integer>();
    	}
      
    	/**
    	 * execute()方法是Bolt实现的核心。
    	 * 也就是执行方法,每次Bolt从流接收一个订阅的tuple,都会调用这个方法。
    	 * 
    	 */
    	@Override
    	public void execute(Tuple tuple) {
    		String msg=tuple.getStringByField("count");
    		System.out.println("第"+count+"次统计单词出现的次数");
    		/**
    		 * 如果不包含该单词,说明在该map是第一次出现
    		 * 否则进行加1
    		 */
    		if (!counts.containsKey(msg)) {
    			counts.put(msg, 1);
    		} else {
    			counts.put(msg, counts.get(msg)+1);
    		}
    		count++;
    	}
    
    	
    	/**
     * cleanup是IBolt接口中定义,用于释放bolt占用的资源。
     * Storm在终止一个bolt之前会调用这个方法。
    	 */
    	@Override
    	public void cleanup() {
    		System.out.println("===========开始显示单词数量============");
    		for (Map.Entry<String, Integer> entry : counts.entrySet()) {
    			System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
    		}
    		System.out.println("===========结束============");
    	   System.out.println("Test2Bolt的资源释放");
    	}
    	
    	/**
    	 * 声明数据格式
    	 */
    	@Override
    	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer arg0) {
    		
    	}
    }
    

Topology

主程序入口。

  import org.apache.storm.Config;
    import org.apache.storm.LocalCluster;
    import org.apache.storm.StormSubmitter;
    import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
    import org.apache.storm.tuple.Fields;
    
    /**
     * 
    * Title: App
    * Description:
    * storm测试 
    * Version:1.0.0  
    * @author pancm
    * @date 2018年3月6日
     */
    public class App {
    	
    	private static final String test_spout="test_spout"; 
    	private static final String test_bolt="test_bolt"; 
    	private static final String test2_bolt="test2_bolt"; 
    
    	public static void main(String[] args)  {
    		//定义一个拓扑
    		TopologyBuilder builder=new TopologyBuilder();
    		//设置一个Executeor(线程),默认一个
    		builder.setSpout(test_spout, new TestSpout(),1);
    		//shuffleGrouping:表示是随机分组
    		//设置一个Executeor(线程),和一个task
    		builder.setBolt(test_bolt, new TestBolt(),1).setNumTasks(1).shuffleGrouping(test_spout);
    		//fieldsGrouping:表示是按字段分组
    		//设置一个Executeor(线程),和一个task
    		builder.setBolt(test2_bolt, new Test2Bolt(),1).setNumTasks(1).fieldsGrouping(test_bolt, new Fields("count"));
    		Config conf = new Config();
    		conf.put("test", "test");
    		try{
    		  //运行拓扑
    	   if(args !=null&&args.length>0){ //有参数时,表示向集群提交作业,并把第一个参数当做topology名称
    	   	 System.out.println("运行远程模式");
    			 StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());
    	  } else{//没有参数时,本地提交
    	//启动本地模式
    	 	System.out.println("运行本地模式");
    	LocalCluster cluster = new LocalCluster();
    	cluster.submitTopology("Word-counts" ,conf,  builder.createTopology() );
    	Thread.sleep(20000);
    //	//关闭本地集群
    	cluster.shutdown();
    	  }
    		}catch (Exception e){
    			e.printStackTrace();
    		}
    	}
    }

输出结果:

运行本地模式
定义格式...
open:test
第1次开始发送数据...
第2次开始发送数据...
第3次开始发送数据...
prepare:test
prepare:test
开始分割单词:My nickname is xuwujing
开始分割单词:My blog address is http://www.panchengming.com/
开始分割单词:My interest is playing games
第1次统计单词出现的次数
第2次统计单词出现的次数
第3次统计单词出现的次数
第4次统计单词出现的次数
第5次统计单词出现的次数
第6次统计单词出现的次数
第7次统计单词出现的次数
第8次统计单词出现的次数
第9次统计单词出现的次数
第10次统计单词出现的次数
第11次统计单词出现的次数
第12次统计单词出现的次数
第13次统计单词出现的次数
第14次统计单词出现的次数
===========开始显示单词数量============
address: 1
interest: 1
nickname: 1
games: 1
is: 3
xuwujing: 1
playing: 1
my: 3
blog: 1
http://www.panchengming.com/: 1
===========结束============
Test2Bolt的资源释放
TestBolt的资源释放
关闭...

上述的是本地模式运行,如果想在Storm集群中进行使用,只需要将程序打包为jar,然后将程序上传到storm集群中,
输入:

storm jar xxx.jar xxx xxx
说明:第一个xxx是storm程序打包的包名,第二个xxx是运行主程序的路径,第三个xxx则表示主程序输入的参数,这个可以随意。

如果是使用maven打包的话,则需要在pom.xml加上

<plugin>
          <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
          <configuration>
            <descriptorRefs>
              <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
            </descriptorRefs>
            <archive>
              <manifest>
                <mainClass>com.pancm.storm.App</mainClass>
              </manifest>
            </archive>
          </configuration>
      </plugin>

成功运行程序之后,可以在Storm集群的UI界面查看该程序的状态。

到此,本文结束,谢谢阅读!
本篇文章源码地址: https://github.com/xuwujing/java-study

如果你对生活感觉到了绝望,请不要气馁。因为这样只会让你更加绝望! 所谓的希望往往都是在绝望中萌发的,所以,请不要放弃希望!
posted @ 2018-03-16 20:03  虚无境  阅读(39285)  评论(19编辑  收藏  举报