kafka-storm
Kafka和storm集群环境安装
这两者的依赖如下:
Storm集群：JDK1.8 , Zookeeper3.4，Storm1.1.1；
Kafa集群 : JDK1.8 ，Zookeeper3.4 ，Kafka2.12；
- 文件准备
- 环境配置
- 修改配置文件
- 启动
Storm
分布式实时大数据处理框架
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。
Topology是使用Spout获取数据，Bolt来进行计算。
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。
具体步骤如下:
- 启动topology，设置好Spout和Bolt。
- 将Spout获取的数据传递给Bolt。
- Bolt接受Spout的数据进行打印。
Kafak
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
kafka的术语：
Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。
Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
Partition：Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition。
Producer：负责发布消息到Kafka broker。
Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group:每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
整合
1.提供一个将用户数据写入kafka的接口;
2.使用storm的spout获取kafka的数据并发送给bolt;
2.在bolt移除年龄小于10岁的用户的数据，并写入mysql;
准备：
添加相关依赖
添加配置
数据库脚本
首先是数据源的获取，也就是使用storm中的spout从kafka中拉取数据。
其中spout是storm获取数据的一个组件，其中我们主要实现nextTuple方法，编写从kafka中获取数据的代码就可以在storm启动后进行数据的获取。
上述spout类中主要是将从kafka获取的数据传输传输到bolt中，然后再由bolt类处理该数据，处理成功之后，写入数据库，然后给与sqout响应，避免重发。
bolt类主要处理业务逻辑的方法是execute，我们主要实现的方法也是写在这里。需要注意的是这里只用了一个bolt，因此也不用定义Field进行再次的转发。
编写完了spout和bolt之后，我们再来编写storm的主类。
storm的主类主要是对Topology(拓步)进行提交，提交Topology的时候，需要对spout和bolt进行相应的设置。Topology的运行的模式有两种:
- 一种是本地模式，利用本地storm的jar模拟环境进行运行。
1
2 LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology(“TopologyApp”, conf,builder.createTopology()); - 另一种是远程模式，也就是在storm集群进行运行。
1 StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());
程序
目录结构：
KafkaProducerTest：
KafkConsumerTest:
StormTest:
StormTest2:
TopologyApp:
