Storm实战

需求：

spout输出一些手机品牌小写名称，第一个bolt将手机名称转成大写，第二个bolt在手机名称的后面再追加上时间。

项目目录：

导入相关的jar包。

RandomWordSpout.java：

package com.darrenchan.storm;

import java.util.Map;
import java.util.Random;

import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
import backtype.storm.utils.Utils;

public class RandomWordSpout extends BaseRichSpout {

    private SpoutOutputCollector collector;

    // 模拟一些数据
    String[] words = { "iphone", "xiaomi", "mate", "sony", "sumsung", "moto", "meizu" };

    // 不断地往下一个组件发送tuple消息
    // 这里面是该spout组件的核心逻辑
    @Override
    public void nextTuple() {

        // 可以从kafka消息队列中拿到数据,简便起见，我们从words数组中随机挑选一个商品名发送出去
        Random random = new Random();
        int index = random.nextInt(words.length);

        // 通过随机数拿到一个商品名
        String godName = words[index];

        // 将商品名封装成tuple，发送消息给下一个组件
        collector.emit(new Values(godName));

        // 每发送一个消息，休眠500ms
        Utils.sleep(500);

    }

    // 初始化方法，在spout组件实例化时调用一次
    @Override
    public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {

        this.collector = collector;

    }

    // 声明本spout组件发送出去的tuple中的数据的字段名
    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

        declarer.declare(new Fields("orignname"));

    }

}

UpperBolt.java：

package com.darrenchan.storm;

import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;

public class UpperBolt extends BaseBasicBolt {

    // 业务处理逻辑
    @Override
    public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {

        // 先获取到上一个组件传递过来的数据,数据在tuple里面
        String godName = tuple.getString(0);

        // 将商品名转换成大写
        String godName_upper = godName.toUpperCase();

        // 将转换完成的商品名发送出去
        collector.emit(new Values(godName_upper));

    }

    // 声明该bolt组件要发出去的tuple的字段
    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

        declarer.declare(new Fields("uppername"));
    }

}

SuffixBolt.java：

package com.darrenchan.storm;

import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;

import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import clojure.main;

public class SuffixBolt extends BaseBasicBolt {

    FileWriter fileWriter = null;

    // 在bolt组件运行过程中只会被调用一次
    @Override
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {

        try {
            fileWriter = new FileWriter("/home/hadoop/stormoutput/" + UUID.randomUUID());
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }

    }

    // 该bolt组件的核心处理逻辑
    // 每收到一个tuple消息，就会被调用一次
    @Override
    public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {

        Date date = new Date();
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
        String format = sdf.format(date);
        // 先拿到上一个组件发送过来的商品名称
        String upper_name = tuple.getString(0);
        String suffix_name = upper_name + "-" + format;

        // 为上一个组件发送过来的商品名称添加后缀

        try {
            fileWriter.write(suffix_name);
            fileWriter.write("
");
            fileWriter.flush();

        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }

    }

    // 本bolt已经不需要发送tuple消息到下一个组件，所以不需要再声明tuple的字段
    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer arg0) {

    }

}

TopoMain.java：

package com.darrenchan.storm;

import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.StormSubmitter;
import backtype.storm.generated.AlreadyAliveException;
import backtype.storm.generated.InvalidTopologyException;
import backtype.storm.generated.StormTopology;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;

/**
 * 组织各个处理组件形成一个完整的处理流程，就是所谓的topology(类似于mapreduce程序中的job)
 * 并且将该topology提交给storm集群去运行，topology提交到集群后就将永无休止地运行，除非人为或者异常退出
 *
 */
public class TopoMain {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        // 将我们的spout组件设置到topology中去
        // parallelism_hint：4 表示用4个excutor来执行这个组件
        // setNumTasks(8) 设置的是该组件执行时的并发task数量，也就意味着1个excutor会运行2个task
        builder.setSpout("randomspout", new RandomWordSpout(), 4).setNumTasks(8);

        // 将大写转换bolt组件设置到topology，并且指定它接收randomspout组件的消息
        // .shuffleGrouping("randomspout")包含两层含义：
        // 1、upperbolt组件接收的tuple消息一定来自于randomspout组件
        // 2、randomspout组件和upperbolt组件的大量并发task实例之间收发消息时采用的分组策略是随机分组shuffleGrouping
        builder.setBolt("upperbolt", new UpperBolt(), 4).shuffleGrouping("randomspout");

        // 将添加后缀的bolt组件设置到topology，并且指定它接收upperbolt组件的消息
        builder.setBolt("suffixbolt", new SuffixBolt(), 4).shuffleGrouping("upperbolt");

        // 用builder来创建一个topology
        StormTopology demotop = builder.createTopology();

        // 配置一些topology在集群中运行时的参数
        Config conf = new Config();
        // 这里设置的是整个demotop所占用的槽位数，也就是worker的数量
        conf.setNumWorkers(4);
        conf.setDebug(true);
        conf.setNumAckers(0);

        // 将这个topology提交给storm集群运行
        StormSubmitter.submitTopology("demotopo", conf, demotop);

    }
}

执行命令：storm jar stormdemo.jar com.darrenchan.storm.TopoMain demotopo

在weekend02和weekend03的stormoutput目录下，我们可以看到生成了我们想要的文件

我们随便看其中的一个文件：

tail -f 1293f751-ffa5-403f-a989-9860ba6cd9c8 

会源源不断地输出。

并且我们可以看到每台supervisor上面都有两个worker:

Topology运行机制

(1)Storm提交后，会把代码首先存放到Nimbus节点的inbox目录下，之后，会把当前Storm运行的配置生成一个stormconf.ser文件放到Nimbus节点的stormdist目录中，在此目录中同时还有序列化之后的Topology代码文件；
(2)在设定Topology所关联的Spouts和Bolts时，可以同时设置当前Spout和Bolt的executor数目和task数目，默认情况下，一个Topology的task的总和是和executor的总和一致的。之后，系统根据worker的数目，尽量平均的分配这些task的执行。worker在哪个supervisor节点上运行是由storm本身决定的；

(3)任务分配好之后，Nimbes节点会将任务的信息提交到zookeeper集群，同时在zookeeper集群中会有workerbeats节点，这里存储了当前Topology的所有worker进程的心跳信息；
(4)Supervisor节点会不断的轮询zookeeper集群，在zookeeper的assignments节点中保存了所有Topology的任务分配信息、代码存储目录、任务之间的关联关系等，Supervisor通过轮询此节点的内容，来领取自己的任务，启动worker进程运行；
(5)一个Topology运行之后，就会不断的通过Spouts来发送Stream流，通过Bolts来不断的处理接收到的Stream流，Stream流是无界的。
最后一步会不间断的执行，除非手动结束Topology。

有几点需要说明的地方：
(1)每个组件(Spout或者Bolt)的构造方法和declareOutputFields方法都只被调用一次。
(2)open方法、prepare方法的调用是多次的。入口函数中设定的setSpout或者setBolt里的并行度参数指的是executor的数目，是负责运行组件中的task的线程 的数目，此数目是多少，上述的两个方法就会被调用多少次，在每个executor运行的时候调用一次。相当于一个线程的构造方法。
(3)nextTuple方法、execute方法是一直被运行的，nextTuple方法不断的发射Tuple，Bolt的execute不断的接收Tuple进行处理。只有这样不断地运行，才会产生无界的Tuple流，体现实时性。相当于线程的run方法。
(4)在提交了一个topology之后，Storm就会创建spout/bolt实例并进行序列化。之后，将序列化的component发送给所有的任务所在的机器(即Supervisor节 点)，在每一个任务上反序列化component。
(5)Spout和Bolt之间、Bolt和Bolt之间的通信，是通过zeroMQ的消息队列实现的。
(6)上图没有列出ack方法和fail方法，在一个Tuple被成功处理之后，需要调用ack方法来标记成功，否则调用fail方法标记失败，重新处理这个Tuple。

终止Topology：

通过在Nimbus节点利用如下命令来终止一个Topology的运行：
bin/storm kill topologyName
kill之后，可以通过UI界面查看topology状态，会首先变成KILLED状态，在清理完本地目录和zookeeper集群中的和当前Topology相关的信息之后，此Topology就会彻底消失。