storm+kafka：WordCount程序

    简单的输入输出做完了，来点复杂点儿的场景：从某个topic定于消息，然后根据空格分词，统计单词数量，然后将当前输入的单词数量推送到另一个topic。  首先规划需要用到的类：  从KafkaSpout接收数据并进行处理的backtype.storm.spout.Scheme子类； 数据切分bolt：SplitSentenceBolt； 计数bolt：WordCountBolt； 报表bolt：ReportBolt； topology定义：WordCountTopology； 最后再加一个原样显示订阅数据的bolt：SentenceBolt。 backtype.storm.spout.Scheme子类可以使用上面已经定义过的MessageScheme，此处不再赘述。  

SplitSentenceBolt是对输入数据进行分割，简单的使用String类的split方法，然后将每个单词命名为“word”，向后传输，代码如下：

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;

import java.util.Arrays;

public class SplitSentenceBolt extends BaseBasicBolt {
    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
        outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("word"));
    }

    @Override
    public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
        String sentence = input.getStringByField("msg");
        String[] words = sentence.split(" ");
        Arrays.asList(words).forEach(word -> collector.emit(new Values(word)));
    }
}

SentenceBolt是从KafkaSpout接收数据，然后直接输出。在拓扑图上就是从输入分叉，一个进入SplitSentenceBolt，一个进入SentenceBolt。这种结构可以应用在Lambda架构中，代码如下：

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;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class SentenceBolt extends BaseBasicBolt {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SentenceBolt.class);

    @Override
    public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector basicOutputCollector) {
        String msg = tuple.getStringByField("msg");
        logger.info("get one message is {}", msg);
        basicOutputCollector.emit(new Values(msg));
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
        outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("sentence"));
    }
}

Backtype.storm.spout.SchemeAsMultiScheme的构造方法输入的参数是订阅kafka数据的处理参数，这里的MessageScheme是自定义的，代码如下：

import backtype.storm.spout.Scheme;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.List;

public class MessageScheme implements Scheme {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MessageScheme.class);

    @Override
    public List