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創(chuàng)新互聯ApacheKafka教程：ApacheKafka整合Storm

在本章中，我們將學習如何將Kafka與Apache Storm集成。

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關于Storm

Storm最初由Nathan Marz和BackType的團隊創(chuàng)建。在短時間內，Apache Storm成為分布式實時處理系統(tǒng)的標準，允許您處理大量數據。 Storm是非?？斓模⑶乙粋€基準時鐘為每個節(jié)點每秒處理超過一百萬個元組。 Apache Storm持續(xù)運行，從配置的源(Spouts)消耗數據，并將數據傳遞到處理管道(Bolts)。聯合，Spouts和Bolt構成一個拓撲。

與Storm集成

Kafka和Storm自然互補，它們強大的合作能夠實現快速移動的大數據的實時流分析。 Kafka和Storm集成是為了使開發(fā)人員更容易地從Storm拓撲獲取和發(fā)布數據流。

概念流

Spouts是流的源。例如，一個噴頭可以從Kafka Topic讀取元組并將它們作為流發(fā)送。 Bolt消耗輸入流，處理并可能發(fā)射新的流。 Bolt可以從運行函數，過濾元組，執(zhí)行流聚合，流連接，與數據庫交談等等做任何事情。 Storm拓撲中的每個節(jié)點并行執(zhí)行。拓撲無限運行，直到終止它。 Storm將自動重新分配任何失敗的任務。此外，Storm保證沒有數據丟失，即使機器停機和消息被丟棄。

讓我們詳細了解Kafka-Storm集成API。有三個主要類集成Kafka與Storm。他們如下 -

BrokerHosts - ZkHosts & StaticHosts

BrokerHosts是一個接口，ZkHosts和StaticHosts是它的兩個主要實現。 ZkHosts用于通過在ZooKeeper中維護細節(jié)來動態(tài)跟蹤Kafka代理，而StaticHosts用于手動/靜態(tài)設置Kafka代理及其詳細信息。 ZkHosts是訪問Kafka代理的簡單快捷的方式。

ZkHosts的簽名如下 -

public ZkHosts(String brokerZkStr, String brokerZkPath)
public ZkHosts(String brokerZkStr)

其中brokerZkStr是ZooKeeper主機，brokerZkPath是ZooKeeper路徑以維護Kafka代理詳細信息。

KafkaConfig API

此API用于定義Kafka集群的配置設置。 Kafka Con-fig的簽名定義如下

public KafkaConfig(BrokerHosts hosts, string topic)

主機 - BrokerHosts可以是ZkHosts / StaticHosts。

主題 - 主題名稱。

SpoutConfig API

Spoutconfig是KafkaConfig的擴展，支持額外的ZooKeeper信息。

public SpoutConfig(BrokerHosts hosts, string topic, string zkRoot, string id)

主機 - BrokerHosts可以是BrokerHosts接口的任何實現
主題 - 主題名稱。
zkRoot - ZooKeeper根路徑。
id - spouts存儲在Zookeeper中消耗的偏移量的狀態(tài)。 ID應該唯一標識您的噴嘴。

SchemeAsMultiScheme

SchemeAsMultiScheme是一個接口，用于指示如何將從Kafka中消耗的ByteBuffer轉換為風暴元組。它源自MultiScheme并接受Scheme類的實現。有很多Scheme類的實現，一個這樣的實現是StringScheme，它將字節(jié)解析為一個簡單的字符串。它還控制輸出字段的命名。簽名定義如下。

public SchemeAsMultiScheme(Scheme scheme)

方案 - 從kafka消耗的字節(jié)緩沖區(qū)。

KafkaSpout API

KafkaSpout是我們的spout實現，它將與Storm集成。它從kafka主題獲取消息，并將其作為元組發(fā)送到Storm生態(tài)系統(tǒng)。 KafkaSpout從SpoutConfig獲取其配置詳細信息。

下面是一個創(chuàng)建一個簡單的Kafka噴水嘴的示例代碼。

// ZooKeeper connection string
BrokerHosts hosts = new ZkHosts(zkConnString);

//Creating SpoutConfig Object
SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(hosts, 
   topicName, "/" + topicName UUID.randomUUID().toString());

//convert the ByteBuffer to String.
spoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme());

//Assign SpoutConfig to KafkaSpout.
KafkaSpout kafkaSpout = new KafkaSpout(spoutConfig);

創(chuàng)建Bolt

Bolt是一個使用元組作為輸入，處理元組，并產生新的元組作為輸出的組件。 Bolt將實現IRichBolt接口。在此程序中，使用兩個Bolt類WordSplitter-Bolt和WordCounterBolt來執(zhí)行操作。

IRichBolt接口有以下方法 -

準備 - 為Bolt提供要執(zhí)行的環(huán)境。執(zhí)行器將運行此方法來初始化噴頭。
執(zhí)行 - 處理單個元組的輸入。
清理 - 當Bolt要關閉時調用。
declareOutputFields - 聲明元組的輸出模式。

讓我們創(chuàng)建SplitBolt.java，它實現邏輯分割一個句子到詞和CountBolt.java，它實現邏輯分離獨特的單詞和計數其出現。

SplitBolt.java

import java.util.Map;

import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;

import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.IRichBolt;
import backtype.storm.task.TopologyContext;

public class SplitBolt implements IRichBolt {
   private OutputCollector collector;
   
   @Override
   public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
      OutputCollector collector) {
      this.collector = collector;
   }
   
   @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();
            collector.emit(new Values(word));
         }
         
      }

      collector.ack(input);
   }
   
   @Override
   public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
      declarer.declare(new Fields("word"));
   }

   @Override
   public void cleanup() {}
   
   @Override
   public Map getComponentConfiguration() {
      return null;
   }
   
}

CountBolt.java

import java.util.Map;
import java.util.HashMap;

import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.IRichBolt;
import backtype.storm.task.TopologyContext;

public class CountBolt implements IRichBolt{
   Map counters;
   private OutputCollector collector;
   
   @Override
   public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
   OutputCollector collector) {
      this.counters = new HashMap();
      this.collector = collector;
   }

   @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);
      }
   
      collector.ack(input);
   }

   @Override
   public void cleanup() {
      for(Map.Entry entry:counters.entrySet()){
         System.out.println(entry.getKey()+" : " + entry.getValue());
      }
   }

   @Override
   public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
   
   }

   @Override
   public Map getComponentConfiguration() {
      return null;
   }
}

提交拓撲

Storm拓撲基本上是一個Thrift結構。 TopologyBuilder類提供了簡單而容易的方法來創(chuàng)建復雜的拓撲。 TopologyBuilder類具有設置spout(setSpout)和設置bolt(setBolt)的方法。最后，TopologyBuilder有createTopology來創(chuàng)建to-pology。 shuffleGrouping和fieldsGrouping方法有助于為噴頭和Bolt設置流分組。

本地集群 - 為了開發(fā)目的，我們可以使用 LocalCluster 對象創(chuàng)建本地集群，然后使用 LocalCluster的 submitTopology 類。

KafkaStormSample.java

import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.UUID;

import backtype.storm.spout.SchemeAsMultiScheme;
import storm.kafka.trident.GlobalPartitionInformation;
import storm.kafka.ZkHosts;
import storm.kafka.Broker;
import storm.kafka.StaticHosts;
import storm.kafka.BrokerHosts;
import storm.kafka.SpoutConfig;
import storm.kafka.KafkaConfig;
import storm.kafka.KafkaSpout;
import storm.kafka.StringScheme;

public class KafkaStormSample {
   public static void main(String[] args) throws Exception{
      Config config = new Config();
      config.setDebug(true);
      config.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, 1);
      String zkConnString = "localhost:2181";
      String topic = "my-first-topic";
      BrokerHosts hosts = new ZkHosts(zkConnString);
      
      SpoutConfig kafkaSpoutConfig = new SpoutConfig (hosts, topic, "/" + topic,    
         UUID.randomUUID().toString());
      kafkaSpoutConfig.bufferSizeBytes = 1024 * 1024 * 4;
      kafkaSpoutConfig.fetchSizeBytes = 1024 * 1024 * 4;
      kafkaSpoutConfig.forceFromStart = true;
      kafkaSpoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme());

      TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
      builder.setSpout("kafka-spout", new KafkaSpout(kafkaSpoutCon-fig));
      builder.setBolt("word-spitter", new SplitBolt()).shuffleGroup-ing("kafka-spout");
      builder.setBolt("word-counter", new CountBolt()).shuffleGroup-ing("word-spitter");
         
      LocalCluster cluster = new LocalCluster();
      cluster.submitTopology("KafkaStormSample", config, builder.create-Topology());

      Thread.sleep(10000);
      
      cluster.shutdown();
   }
}

在移動編譯之前，Kakfa-Storm集成需要策展人ZooKeeper客戶端java庫。策展人版本2.9.1支持Apache Storm 0.9.5版(我們在本教程中使用)。下載下面指定的jar文件并將其放在java類路徑中。

curator-client-2.9.1.jar
curator-framework-2.9.1.jar

在包括依賴文件之后，使用以下命令編譯程序，

javac -cp "/path/to/Kafka/apache-storm-0.9.5/lib/*" *.java

執(zhí)行

啟動Kafka Producer CLI(在上一章節(jié)中解釋)，創(chuàng)建一個名為 my-first-topic 的新主題，并提供一些樣本消息，如下所示 -

hello
kafka
storm
spark
test message
another test message

現在使用以下命令執(zhí)行應用程序 -

java -cp “/path/to/Kafka/apache-storm-0.9.5/lib/*":. KafkaStormSample

此應用程序的示例輸出如下所示 -

storm : 1
test : 2
spark : 1
another : 1
kafka : 1
hello : 1
message : 2

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