第一个Storm应用

 在全面介绍Storm之前，我们先通过一个简单的Demo让大家整体感受一下什么是Storm。

Storm运行模式：

1. 本地模式(Local Mode)： 即Topology（相当于一个任务，后续会详细讲解）  运行在本地机器的单一JVM上，这个模式主要用来开发、调试。
2. 远程模式(Remote Mode):在这个模式，我们把我们的Topology提交到集群，在这个模式中，Storm的所有组件都是线程安全的，因为它们都会运行在不同的Jvm或物理机器上，这个模式就是正式的生产模式。

写一个HelloWord Storm

     我们现在创建这么一个应用，统计文本文件中的单词个数，详细学习过Hadoop的朋友都应该写过。那么我们需要具体创建这样一个Topology，用一个spout负责读取文本文件，用第一个bolt来解析成单词，用第二个bolt来对解析出的单词计数，整体结构如图所示：

可以从这里下载源码：https://github.com/storm-book/examples-ch02-getting_started/zipball/master

     写一个可运行的Demo很简单，我们只需要三步：

1. 创建一个Spout读取数据
2. 创建bolt处理数据
3. 创建一个Topology提交到集群

下面我们就写一下，以下代码拷贝到eclipse（依赖的jar包到官网下载即可）即可运行。

1.创建一个Spout作为数据源

     Spout作为数据源，它实现了IRichSpout接口，功能是读取一个文本文件并把它的每一行内容发送给bolt。

 package storm.demo.spout;

 import java.io.BufferedReader;
 import java.io.FileNotFoundException;
 import java.io.FileReader;
 import java.util.Map;
 import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
 import backtype.storm.task.TopologyContext;
 import backtype.storm.topology.IRichSpout;
 import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
 import backtype.storm.tuple.Fields;
 import backtype.storm.tuple.Values;
 public class WordReader implements IRichSpout {
     private static final long serialVersionUID = 1L;
     private SpoutOutputCollector collector;
     private FileReader fileReader;
     private boolean completed = false;

     public boolean isDistributed() {
         return false;
     }
     /**
      * 这是第一个方法，里面接收了三个参数，第一个是创建Topology时的配置，
      * 第二个是所有的Topology数据，第三个是用来把Spout的数据发射给bolt
      * **/
     @Override
     public void open(Map conf, TopologyContext context,
             SpoutOutputCollector collector) {
         try {
             //获取创建Topology时指定的要读取的文件路径
             this.fileReader = new FileReader(conf.get("wordsFile").toString());
         } catch (FileNotFoundException e) {
             throw new RuntimeException("Error reading file ["
                     + conf.get("wordFile") + "]");
         }
         //初始化发射器
         this.collector = collector;

     }
     /**
      * 这是Spout最主要的方法，在这里我们读取文本文件，并把它的每一行发射出去（给bolt）
      * 这个方法会不断被调用，为了降低它对CPU的消耗，当任务完成时让它sleep一下
      * **/
     @Override
     public void nextTuple() {
         if (completed) {
             try {
                 Thread.sleep(1000);
             } catch (InterruptedException e) {
                 // Do nothing
             }
             return;
         }
         String str;
         // Open the reader
         BufferedReader reader = new BufferedReader(fileReader);
         try {
             // Read all lines
             while ((str = reader.readLine()) != null) {
                 /**
                  * 发射每一行，Values是一个ArrayList的实现
                  */
                 this.collector.emit(new Values(str), str);
             }
         } catch (Exception e) {
             throw new RuntimeException("Error reading tuple", e);
         } finally {
             completed = true;
         }

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

     }
     @Override
     public void close() {
         // TODO Auto-generated method stub
     }

     @Override
     public void activate() {
         // TODO Auto-generated method stub

     }
     @Override
     public void deactivate() {
         // TODO Auto-generated method stub

     }
     @Override
     public void ack(Object msgId) {
         System.out.println("OK:" + msgId);
     }
     @Override
     public void fail(Object msgId) {
         System.out.println("FAIL:" + msgId);

     }
     @Override
     public Map getComponentConfiguration() {
         // TODO Auto-generated method stub
         return null;
     }
 }

2.创建两个bolt来处理Spout发射出的数据

     Spout已经成功读取文件并把每一行作为一个tuple(在Storm数据以tuple的形式传递)发射过来，我们这里需要创建两个bolt分别来负责解析每一行和对单词计数。

     Bolt中最重要的是execute方法，每当一个tuple传过来时它便会被调用。

     第一个bolt：WordNormalizer

 package storm.demo.bolt;
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
 import java.util.Map;
 import backtype.storm.task.OutputCollector;
 import backtype.storm.task.TopologyContext;
 import backtype.storm.topology.IRichBolt;
 import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
 import backtype.storm.tuple.Fields;
 import backtype.storm.tuple.Tuple;
 import backtype.storm.tuple.Values;
 public class WordNormalizer implements IRichBolt {
     private OutputCollector collector;
     @Override
     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
             OutputCollector collector) {
         this.collector = collector;
     }
     /**这是bolt中最重要的方法，每当接收到一个tuple时，此方法便被调用
      * 这个方法的作用就是把文本文件中的每一行切分成一个个单词，并把这些单词发射出去（给下一个bolt处理）
      * **/
     @Override
     public void execute(Tuple input) {
         String sentence = input.getString(0);
         String[] words = sentence.split(" ");
         for (String word : words) {
             word = word.trim();
             if (!word.isEmpty()) {
                 word = word.toLowerCase();
                 // Emit the word
                 List a = new ArrayList();
                 a.add(input);
                 collector.emit(a, new Values(word));
             }
         }
         //确认成功处理一个tuple
         collector.ack(input);
     }
     @Override
     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
         declarer.declare(new Fields("word"));

     }
     @Override
     public void cleanup() {
         // TODO Auto-generated method stub

     }
     @Override
     public Map getComponentConfiguration() {
         // TODO Auto-generated method stub
         return null;
     }
 }

     第二个bolt:WordCounter

 package storm.demo.bolt;
 import java.util.HashMap;
 import java.util.Map;
 import backtype.storm.task.OutputCollector;
 import backtype.storm.task.TopologyContext;
 import backtype.storm.topology.IRichBolt;
 import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
 import backtype.storm.tuple.Tuple;

 public class WordCounter implements IRichBolt {
     Integer id;
     String name;
     Map counters;
     private OutputCollector collector;

     @Override
     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
             OutputCollector collector) {
         this.counters = new HashMap();
         this.collector = collector;
         this.name = context.getThisComponentId();
         this.id = context.getThisTaskId();

     }
     @Override
     public void execute(Tuple input) {
         String str = input.getString(0);
         if (!counters.containsKey(str)) {
             counters.put(str, 1);
         } else {
             Integer c = counters.get(str) + 1;
             counters.put(str, c);
         }
         // 确认成功处理一个tuple
         collector.ack(input);
     }
     /**
      * Topology执行完毕的清理工作，比如关闭连接、释放资源等操作都会写在这里
      * 因为这只是个Demo，我们用它来打印我们的计数器
      * */
     @Override
     public void cleanup() {
         System.out.println("-- Word Counter [" + name + "-" + id + "] --");
         for (Map.Entry entry : counters.entrySet()) {
             System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
         }
         counters.clear();
     }
     @Override
     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
         // TODO Auto-generated method stub

     }
     @Override
     public Map getComponentConfiguration() {
         // TODO Auto-generated method stub
         return null;
     }
 }

3.在main函数中创建一个Topology

     在这里我们要创建一个Topology和一个LocalCluster对象，还有一个Config对象做一些配置。   

 package storm.demo;

 import storm.demo.bolt.WordCounter;
 import storm.demo.bolt.WordNormalizer;
 import storm.demo.spout.WordReader;
 import backtype.storm.Config;
 import backtype.storm.LocalCluster;
 import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
 import backtype.storm.tuple.Fields;
 public class WordCountTopologyMain {
     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
         //定义一个Topology
         TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
         builder.setSpout("word-reader",new WordReader());
         builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer())
         .shuffleGrouping("word-reader");
         builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),2)
         .fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word"));
         //配置
         Config conf = new Config();
         conf.put("wordsFile", "d:/text.txt");
         conf.setDebug(false);
         //提交Topology
         conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, 1);
         //创建一个本地模式cluster
         LocalCluster cluster = new LocalCluster();
         cluster.submitTopology("Getting-Started-Toplogie", conf,
         builder.createTopology());
         Thread.sleep(1000);
         cluster.shutdown();
     }
 }

     运行这个函数我们即可看到后台打印出来的单词个数。

    （ps:因为是Local模式，运行开始可能会打印很多错误log，这个先不用管）

原文地址： http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/38369689