Storm实战之WordCount

 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<String, Object> 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<String, Object> 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<String, Integer> counters;
    private OutputCollector collector;

    @Override
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
            OutputCollector collector) {
        this.counters = new HashMap<String, Integer>();
        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<String, Integer> 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<String, Object> 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）