storm笔记：Storm+Kafka简单应用
storm笔记：Storm+Kafka简单应用
这几天工作需要使用storm+kafka，基本场景是应用出现错误，发送日志到kafka的某个topic，storm订阅该topic，然后进行后续处理。场景非常简单，但是在学习过程中，遇到一个奇怪的异常情况：使用KafkaSpout读取topic数据时，没有向ZK写offset数据，致使每次都从头开始读取。纠结了两天，终于碰巧找到原因：应该使用BaseBasicBolt作为bolt的父类，而不是BaseRichBolt。
通过本文记录一下这种情况，后文中根据上述场景提供几个简单的例子。因为是初学storm、kafka，基础理论查看storm笔记：storm基本概念，，或查看Storm 简介。
基本订阅
基本场景：订阅kafka的某个topic，然后在读取的消息前加上自定义的字符串，然后写回到kafka另外一个topic。
从Kafka读取数据的Spout使用storm.kafka.KafkaSpout，向Kafka写数据的Bolt使用storm.kafka.bolt.KafkaBolt。中间进行进行数据处理的Bolt定义为TopicMsgBolt。闲言少叙，奉上代码：
public class TopicMsgTopology {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 配置Zookeeper地址
BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts("zk1:2181,zk2:2281,zk3:2381");
// 配置Kafka订阅的Topic，以及zookeeper中数据节点目录和名字
SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(brokerHosts, "msgTopic1", "/topology/root", "topicMsgTopology");
// 配置KafkaBolt中的kafka.broker.properties
Config conf = new Config();
Properties props = new Properties();
// 配置Kafka broker地址
props.put("metadata.broker.list", "dev2_55.wfj-search:9092");
// serializer.class为消息的序列化类
props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
conf.put("kafka.broker.properties", props);
// 配置KafkaBolt生成的topic
conf.put("topic", "msgTopic2");
spoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new MessageScheme());
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("msgKafkaSpout", new KafkaSpout(spoutConfig));
builder.setBolt("msgSentenceBolt", new TopicMsgBolt()).shuffleGrouping("msgKafkaSpout");
builder.setBolt("msgKafkaBolt", new KafkaBolt()).shuffleGrouping("msgSentenceBolt");
if (args.length == 0) {
String topologyName = "kafkaTopicTopology";
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology(topologyName, conf, builder.createTopology());
Utils.sleep(100000);
cluster.killTopology(topologyName);
cluster.shutdown();
} else {
conf.setNumWorkers(1);
StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());
}
}
} storm.kafka.ZkHosts构造方法的参数是zookeeper标准配置地址的形式（ZooKeeper环境搭建可以查看ZooKeeper安装部署），zk1、zk2、zk3在本地配置了host，因为服务器使用的伪分布式模式，因此几个端口号不是默认的2181。
storm.kafka.SpoutConfig构造方法第一个参数为上述的storm.kafka.ZkHosts对象，第二个为待订阅的topic名称，第三个参数zkRoot为写读取topic时的偏移量offset数据的节点（zk node），第四个参数为该节点上的次级节点名（有个地方说这个是spout的id）。
backtype.storm.Config对象是配置storm的topology（拓扑）所需要的基础配置。
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：
public class MessageScheme implements Scheme {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MessageScheme.class);
@Override
public ListMessageScheme类中getOutputFields方法是KafkaSpout向后发送tuple（storm传输数据的最小结构）的名字，需要与接收数据的Bolt中统一（在这个例子中可以不统一，因为后面直接取第0条数据，但是在wordCount的那个例子中就需要统一了）。
TopicMsgBolt类是从storm.kafka.KafkaSpout接收数据的Bolt，对接收到的数据进行处理，然后向后传输给storm.kafka.bolt.KafkaBolt。代码如下：
public class TopicMsgBolt extends BaseBasicBolt {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TopicMsgBolt.class);
@Override
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
String word = (String) input.getValue(0);
String out = "Message got is '" + word + "'!";
logger.info("out={}", out);
collector.emit(new Values(out));
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("message"));
}
}此处需要特别注意的是，要使用
backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt对象作为父类，否则不会在zk记录偏移量offset数据。
需要编写的代码已完成，接下来就是在搭建好的storm、kafka中进行测试：
# 创建topic
./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zk1:2181,zk2:2281,zk3:2381 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic msgTopic1
./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zk1:2181,zk2:2281,zk3:2381 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic msgTopic2接下来需要分别对msgTopic1、msgTopic2启动producer（生产者）与consumer（消费者）：
# 对msgTopic1启动producer，用于发送数据
./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list dev2_55.wfj-search:9092 --topic msgTopic1
# 对msgTopic2启动consumer，用于查看发送数据的处理结果
./bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper zk1:2181,zk2:2281,zk3:2381 --topic msgTopic2 --from-beginning然后将打好的jar包上传到storm的nimbus（可以使用远程上传或先上传jar包到nimbus节点所在服务器，然后本地执行）：
# ./bin/storm jar topology TopicMsgTopology.jar cn.howardliu.demo.storm.kafka.topicMsg.TopicMsgTopology TopicMsgTopology待对应的worker启动好之后，就可以在msgTopic1的producer对应终端输入数据，然后在msgTopic2的consumer对应终端查看输出结果了。
有几点需要注意的：
1. 必须先创建msgTopic1、msgTopic2两个topic；
2. 定义的bolt必须使用BaseBasicBolt作为父类，不能够使用BaseRichBolt，否则无法记录偏移量；
3. zookeeper最好使用至少三个节点的分布式模式或伪分布式模式，否则会出现一些异常情况；
4. 在整个storm下，spout、bolt的id必须唯一，否则会出现异常。
5.TopicMsgBolt类作为storm.kafka.bolt.KafkaBolt前的最后一个Bolt，需要将输出数据名称定义为message，否则KafkaBolt无法接收数据。
wordCount
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：
1. 从KafkaSpout接收数据并进行处理的backtype.storm.spout.Scheme子类；
2. 数据切分bolt：SplitSentenceBolt；
3. 计数bolt：WordCountBolt；
4. 报表bolt：ReportBolt；
5. topology定义：WordCountTopology；
6. 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：
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：
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"));
}
}WordCountBolt是对接收到的单词进行汇总统一，然后将单词“word”及其对应数量“count”向后传输，代码如下：
public class WordCountBolt extends BaseBasicBolt {
private Map counts = null;
@Override
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {
this.counts = new ConcurrentHashMap<>();
super.prepare(stormConf, context);
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("word", "count"));
}
@Override
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
String word = input.getStringByField("word");
Long count = this.counts.get(word);
if (count == null) {
count = 0L;
}
count++;
this.counts.put(word, count);
collector.emit(new Values(word, count));
}
} ReportBolt是对接收到的单词及数量进行整理，拼成json格式，然后继续向后传输，代码如下：
public class ReportBolt extends BaseBasicBolt {
@Override
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
String word = input.getStringByField("word");
Long count = input.getLongByField("count");
String reportMessage = "{'word': '" + word + "', 'count': '" + count + "'}";
collector.emit(new Values(reportMessage));
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("message"));
}
}最后是定义topology（拓扑）WordCountTopology，代码如下：
public class WordCountTopology {
private static final String KAFKA_SPOUT_ID = "kafkaSpout";
private static final String SENTENCE_BOLT_ID = "sentenceBolt";
private static final String SPLIT_BOLT_ID = "sentenceSplitBolt";
private static final String WORD_COUNT_BOLT_ID = "sentenceWordCountBolt";
private static final String REPORT_BOLT_ID = "reportBolt";
private static final String KAFKA_BOLT_ID = "kafkabolt";
private static final String CONSUME_TOPIC = "sentenceTopic";
private static final String PRODUCT_TOPIC = "wordCountTopic";
private static final String ZK_ROOT = "/topology/root";
private static final String ZK_ID = "wordCount";
private static final String DEFAULT_TOPOLOGY_NAME = "sentenceWordCountKafka";
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 配置Zookeeper地址
BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts("zk1:2181,zk2:2281,zk3:2381");
// 配置Kafka订阅的Topic，以及zookeeper中数据节点目录和名字
SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(brokerHosts, CONSUME_TOPIC, ZK_ROOT, ZK_ID);
spoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new MessageScheme());
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout(KAFKA_SPOUT_ID, new KafkaSpout(spoutConfig));
builder.setBolt(SENTENCE_BOLT_ID, new SentenceBolt()).shuffleGrouping(KAFKA_SPOUT_ID);
builder.setBolt(SPLIT_BOLT_ID, new SplitSentenceBolt()).shuffleGrouping(KAFKA_SPOUT_ID);
builder.setBolt(WORD_COUNT_BOLT_ID, new WordCountBolt()).fieldsGrouping(SPLIT_BOLT_ID, new Fields("word"));
builder.setBolt(REPORT_BOLT_ID, new ReportBolt()).shuffleGrouping(WORD_COUNT_BOLT_ID);
builder.setBolt(KAFKA_BOLT_ID, new KafkaBolt()).shuffleGrouping(REPORT_BOLT_ID);
Config config = new Config();
Map map = new HashMap<>();
map.put("metadata.broker.list", "dev2_55.wfj-search:9092");// 配置Kafka broker地址
map.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");// serializer.class为消息的序列化类
config.put("kafka.broker.properties", map);// 配置KafkaBolt中的kafka.broker.properties
config.put("topic", PRODUCT_TOPIC);// 配置KafkaBolt生成的topic
if (args.length == 0) {
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology(DEFAULT_TOPOLOGY_NAME, config, builder.createTopology());
Utils.sleep(100000);
cluster.killTopology(DEFAULT_TOPOLOGY_NAME);
cluster.shutdown();
} else {
config.setNumWorkers(1);
StormSubmitter.submitTopology(args[0], config, builder.createTopology());
}
}
} 除了上面提过应该注意的地方，此处还需要注意，
storm.kafka.SpoutConfig定义的zkRoot与id应该与第一个例子中不同（至少保证id不同，否则两个topology将使用一个节点记录偏移量）。