jstorm 是阿里巴巴开源的基于storm采用Java重写的一套分布式实时流计算框架，使用简单，特点如下：
- 开发非常迅速: 接口简单，容易上手，只要遵守Topology，Spout， Bolt的编程规范即可开发出一个扩展性极好的应用，底层rpc，worker之间冗余，数据分流之类的动作完全不用考虑。
- 扩展性极好:当一级处理单元速度，直接配置一下并发数，即可线性扩展性能
- 健壮:当worker失效或机器出现故障时， 自动分配新的worker替换失效worker
- 数据准确性: 可以采用Acker机制，保证数据不丢失。 如果对精度有更多一步要求，采用事务机制，保证数据准确。
为什么要选择jstorm，而不采用twitter的storm呢？jstorm对比storm有如下优点：
- Nimbus 实现HA
- 彻底解决Storm雪崩问题：底层RPC采用netty + disruptor保证发送速度和接受速度是匹配的
- 新增supervisor、Supervisor shutdown时、提交新任务，worker数不够时，均不自动触发任务rebalance
- 新topology不影响现有任务，新任务无需去抢占老任务的cpu，memory，disk和net
- 减少对ZK的访问量：去掉大量无用的watch；task的心跳时间延长一倍；Task心跳检测无需全ZK扫描
- Worker 内部全流水线模式：Spout nextTuple和ack/fail运行在不同线程
- 性能：采用ZeroMq， 比storm快30%；采用netty时， 和storm快10%，并且稳定非常多
总之，Jstorm 比Storm 更稳定，功能更强大，更快。而且Storm上跑的程序可以一行代码不变运行在Jstorm上，零成本，推荐所有使用storm的兄弟们搭建个jstorm集群缓过来。
jstorm 集群的搭建过程，可以参考另一篇文章：分布式实时日志系统（一）环境搭建之 Jstorm 集群搭建过程/Jstorm集群一键安装部署
jstorm 开发实例
上面也说过了，jstorm使用起来很简单，遵循Topology，Spout， Bolt的编程规范就可以，在下面的例子中将一步步完成这些。例子也很简单，在spout中不断产生自增的int数组，bolt接受到数值后打印出日志，并插入到hbase中。（如果没有hbase环境的，这一步可以继续注释掉，不用打开，只看到跑到日志打印的地方就好了）
spout 的开发只需要继承BaseRichSpout，实现继承的方法即可：
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public class TestSpout extends BaseRichSpout {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TestSpout.class);
static AtomicInteger sAtomicInteger = new AtomicInteger(0);
static AtomicInteger pendNum = new AtomicInteger(0);
private int sqnum;
SpoutOutputCollector collector;
@Override
public void open(Map conf, TopologyContext context,
SpoutOutputCollector collector) {
sqnum = sAtomicInteger.incrementAndGet();
this.collector = collector;
}
@Override
public void nextTuple() {
while (true) {
int a = pendNum.incrementAndGet();
LOGGER.info(String.format("spount %d,pendNum %d", sqnum, a));
this.collector.emit(new Values("xxxxx:"+a));
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("log"));
}
/**
* 启用 ack 机制，详情参考：https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/Ack-%E6%9C%BA%E5%88%B6
* @param msgId
*/
@Override
public void ack(Object msgId) {
super.ack(msgId);
}
/**
* 消息处理失败后需要自己处理
* @param msgId
*/
@Override
public void fail(Object msgId) {
super.fail(msgId);
LOGGER.info("ack fail,msgId"+msgId);
}
}
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bolt 同理，继承 BaseRichBolt 实现其相应的方法：
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public class TestBolt extends BaseRichBolt {
private static final Logger LOGGER = CustomerLoggerFactory.LOGGER(TestBolt.class);
OutputCollector collector;
@Override
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
OutputCollector collector) {
this.collector = collector;
}
@Override
public void execute(Tuple input) {
String xx = input.getString(0);
LOGGER.info(String.format("receive from spout ,num is : %d", xx));
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topology 的开发同理：
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public class TestTopology implements ILogTopology {
@Override
public void start(Properties properties) throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException, InterruptedException, IOException {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("testspout", new TestSpout(), 1);
builder.setBolt("testbolt", new TestBolt(), 2).shuffleGrouping("testspout");
Config conf = ConfigUtils.getStormConfig(properties);
conf.setNumAckers(1);
StormSubmitter.submitTopology("testtopology", conf, builder.createTopology());
System.out.println("storm cluster will start");
}
}
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经过上面的三个步骤，一个最简单的jstorm应用就开发完成了，接下来通过编译、打包完后，生成jar文件 jstorm-hbase-demo-0.1.jar ，将此jar文件在jstorm集群的nimbus机器上提交即可：jstorm jar jstorm-hbase-demo-0.1.jar com.xirong.demo.BootStrap config.properties。
demo运行效果
从jstorm集群的监控图赏可以看到，对应topology的运行情况：
bolt 的执行效率，及ack数量，占用机器内存等：
源码已经上传到github上面，喜欢研究的同学，可以fork后自己修改练习。地址为：https://github.com/xirong/jstorm-hbase-demo
源码中使用到的Phoenix组件，hbase上层的中间件，使得开发人员可以使用sql的方式来对hbase进行相应的操作，感兴趣的可以阅读：使用Phoenix通过sql语句更新操作hbase数据 ，此文中介绍了如何安装及使用。
另外想对hbase的有所了解的可以查看：列式存储hbase系统架构学习
原文http://www.ixirong.com/2015/07/18/develop-the-first-jstorm-demo/