Storm的一个拓扑中包括Spout和Blots。
代码主要体现在Spout读取数据，然后发送给Blot去处理。
首先添加maven依赖
org.apache.storm
storm-core
1.1.1
Spout读取数据
实现Spout有两种方式，一种是继承BaseRichSpout，一种是实现IRichSpout。
其实BaseRichSpout也是实现了IRichSpout。
public abstract class BaseRichSpout extends BaseComponent implements IRichSpout
这里我就用BaseRichSpout去实现读取文件
import org.apache.storm.shade.org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.IRichSpout;
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;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.Serializable;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class SpoutTest extends BaseRichSpout implements Serializable {
SpoutOutputCollector collector;
public void open(Map map, TopologyContext topologyContext, SpoutOutputCollector spoutOutputCollector) {
this.collector = spoutOutputCollector;
}
public void nextTuple() {
//读取目录`d:\\test`下的txt格式的文件，你也可以添加其他类型
Collection listFiles = FileUtils.listFiles(new File("d:\\test"), new String[] { "txt" }, true);
for (File file : listFiles) {
// 行格式发送
try {
//按行发送
List lines = FileUtils.readLines(file,"utf-8");
for (String line : lines) {
this.collector.emit(new Values(lines));
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 文件已经处理完成
try {
File srcFile = file.getAbsoluteFile();
File destFile = new File(srcFile + ".done." + System.currentTimeMillis());
FileUtils.moveFile(srcFile, destFile);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("lines"));
}
}
Blot处理数据
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;
import org.apache.storm.tuple.Values;
import java.util.Map;
public class BlotTest extends BaseRichBolt {
private Map conf;
private TopologyContext context;
private OutputCollector collector;
//准备阶段，初始化conf，context和collector
public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
this.conf = conf;
this.context = context;
this.collector = collector;
}
public void execute(Tuple tuple) {
//接收tuple中的信息
String line = tuple.getStringByField("line");
if ("".equals(line) || null == line){
return;
}
System.out.println(line);
//。。。这块处理数据或者存储数据库
//如果有需要发送到下一个blot，在下一个blot存储
// collector.emit(new Values(line));
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
//outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("phone","time"));
}
}
上面的Blot接收之前的Spout传过来的数据。如果为空直接返回。如果还需要过滤，则可以调用上面注释的代码继续发送到下一个blot，当然需要下面的declareOutputFields()和spout一样。
最后主方法
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.StormSubmitter;
import org.apache.storm.generated.AlreadyAliveException;
import org.apache.storm.generated.AuthorizationException;
import org.apache.storm.generated.InvalidTopologyException;
import org.apache.storm.generated.StormTopology;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
try {
//移动
builder.setSpout("spoutid",new SpoutTest());
builder.setBolt("blotid", new BlotTest()).shuffleGrouping("spoutid");
//对应Blot里面的注释,以phone分组,给它开了4个并行度
// builder.setBolt("blotid", new BlotTest(),4).fieldsGrouping("spoutid",new Fields("phone"));
Config config = new Config();
//这里对数据准确性要求不高，就不设置ack数量了，按需设置，不然会有处理堆积的问题
config.setNumAckers(0);
//>0是集群用的，else里面是本机运行
if (args.length>0){
config.setNumWorkers(Integer.parseInt(args[1]));
config.setMaxSpoutPending(5000);
StormSubmitter.submitTopology(args[0], config, builder.createTopology());
}else {
String topologyName = Main.class.getSimpleName();
StormTopology stormTopology = builder.createTopology();
LocalCluster lCluster = new LocalCluster();
lCluster.submitTopology(topologyName, config, stormTopology);
}
} catch (InvalidTopologyException e) {
e.printStackTrace();
} catch (AlreadyAliveException e) {
e.printStackTrace();
} catch (AuthorizationException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
上面有一行注释的，是按照BlotTest下面的注释分组。里面的并行度具体我没研究过，根据业务设定吧。
到此，简单的一个拓扑就完成了。
那么问题来了，如果storm一直处理，什么时候去存入数据库等。这就涉及到storm的定时器
把上面的代码稍微改一下
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.Constants;
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;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class Blot1Test extends BaseRichBolt {
private Map conf;
private TopologyContext context;
private OutputCollector collector;
public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
this.conf = conf;
this.context = context;
this.collector = collector;
}
Map map = new HashMap();
public void execute(Tuple tuple) {
String line = tuple.getStringByField("lines");
if (tuple.getSourceComponent().equals(Constants.SYSTEM_COMPONENT_ID) && tuple.getSourceStreamId().equals(Constants.SYSTEM_TICK_STREAM_ID)) {
//接收到定时信号的时候，处理这里，其余时间走else
savemaptodb();
return;
}else {
map.put(line,line);
return;
}
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
}
//设置10秒发送一次tick心跳
@SuppressWarnings("static-access")
@Override
public Map getComponentConfiguration() {
Config conf = new Config();
conf.put(conf.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, 10);
return conf;
}
}
上面这个getComponentConfiguration()就是实现了这个blot的定时，还有全局的定时器，在Main类的config加上
config.put(Config.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, 5);//设置定时器，每五秒发送一次系统级别的
然后在每个blot的execute方法里面判断是否触发
tuple.getSourceComponent().equals(Constants.SYSTEM_COMPONENT_ID)
这样就实现了一个简单是storm例子（说实话我没有验证，都是手敲出来的。公司的代码在内网，拿出来太麻烦），但是大体上是这样的。
这个拓扑没有失败机制，也不是从hdfs或者kafka读取。自己去写吧。遇到问题才能真正掌握。