一、Strom基本知识（回顾）
1，首先明确Storm各个组件的作用，包括Nimbus,Supervisor,Spout,Bolt,Task,Worker,Tuple
- nimbus是整个storm任务的管理者，并不实际进行工作。负责在集群中分发代码，对节点分配任务，并监视主机故障。
- supervisor是实际进行工作的节点，负责监听工作节点上已经分配的主机作业，启动和停止Nimbus已经分配的工作进程。
- Worker是具体处理Spout/Bolt逻辑的进程，worker数量由拓扑中的conf.setNumWorkers来定义，storm会在每个Worker上均匀分配任务，一个Worker只能执行一个topology，但是可以执行其中的多个任务线程。
- 一个worker是一个进程，被启动的时候表现为一个JVM进程（内存更改需要配置storm.yaml里面的worker.childopts: "-Xmx2048m"参数），里面可以同时运行多个线程，这些线程就是task。
- Tuple是spout与bolt、bolt与bolt之间传递消息（流）的基本单元，对于Storm来说是一个无边界的链表，每个值要事先声明它的域（field）
- task是spout和bolt执行的最小单元。
- 下面的结构图显示了各个component之间的关系
图片来自：http://www.cnblogs.com/foreach-break/p/storm_worker_executor_spout_bolt_simbus_supervisor_mk-assignments.html
参考：http://blog.csdn.net/cuihaolong/article/details/52652686（storm各个节点介绍和容错机制）
2，一个简单的storm程序的基本流程是：spout作为数据源（可以来自hdfs，hbase等，也可以自发产生数据，比如wordcount这个例子）传送给bolt，bolt对数据进行处理，传给其它bolt或者直接输出。他们之间传送的数据是Tuple,可以成为数据元组。
3，Storm运行模式：
- 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。
- 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。
二、WordCount详解
程序描述
- spout随机发送一个准备好的字符串数组里面的一个字符串（sentence）
- 第一层SplitBolt，负责对spout发过来的数据（sentence）进行split,分解成独立的单词，并按照一定的规则发往下一层bolt处理
- 第二层CountBolt，接收第一层bolt传过来的数据，并对各个单词进行数量计算
程序流程
- spout数据源
- bolt1进行split操作
- bolt2进行count操作
- Topolgy运行程序
0，WordCountTopology类：创建拓扑，运行程序
重要方法和参数解释：
- setSpout,setBolt,shuffleGrouping——见代码注释和之后的Grouping方式介绍，
- setNumWorkers——设置worker数量，每个worker占用一个端口（storm.yaml里面的supervisor.slots.ports配置）
- setNumTasks——设置每个executor跑多少个task（本实例中没有配置这个参数，jstorm默认每个executor跑一个task[spout/bolt]）
- setMaxTaskParallelism——设置此拓扑中组件允许的最大并行度。（此配置通常用于测试以限制所生成的线程数）
package act.chenkh.study.jstormPlay; import java.io.File; import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.StormSubmitter;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
import backtype.storm.tuple.Fields; public class WordCountTopology {
public static void main(String[] args) throws Exception {
/**第一步，设计一个Topolgy*/
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
/*
* 设置spout和bolt,完整参数为
* 1,spout的id(即name)
* 2,spout对象
* 3,executor数量即并发数，也就是设置多少个executor来执行spout/bolt(此项没有默认null)
*/
//setSpout
builder.setSpout("sentence-spout",new RandomSentenceSpout(),1);
//setBolt:SplitBolt的grouping策略是上层随机分发，CountBolt的grouping策略是按照上层字段分发
//如果想要从多个Bolt获取数据，可以继续设置grouping
builder.setBolt("split-bolt", new SplitBolt(),1)
.shuffleGrouping("sentence-spout");
builder.setBolt("count-bolt", new CountBolt(),1)
.fieldsGrouping("split-bolt", new Fields("word"))
.fieldsGrouping("sentence-spout",new Fields("word"));
/**第二步，进行基本配置*/
Config conf = new Config();
//作用和影响？？？？？？？？？？？
conf.setDebug(true);
if (args != null && args.length > 0) {
conf.setNumWorkers(1);
StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());
}
else {
/*
* run in local cluster, for test in eclipse.
*/
conf.setMaxTaskParallelism(3);
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("Getting-Started-Toplogie", conf, builder.createTopology());
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
cluster.shutdown();
}
}
}
1，RandomSentenceSpout类：产生数据
重要方法和参数解释：
- open——spout初始化调用
- nextTuple——系统不断调用
- declareOutputFields——声明输出tuple包含哪些字段
package act.chenkh.study.jstormPlay; import java.util.Map;
import java.util.Random; import org.apache.log4j.Logger;
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;
import backtype.storm.utils.Time;
import backtype.storm.utils.Utils;
/*
* RandomSentenceSpout实现了IRichSpout接口
* Spout需要实现的接口可以是：
* 1,IRichSpout：最基本的Spout,继承自ISpout, IComponent,沒有任何特殊方法（一般用这个）
* 2,IControlSpout:继承自IComponent,包括open，close，activate，deactivate，nextTuple，ack(Object msgId)，fail等方法
*/
public class RandomSentenceSpout implements IRichSpout { /**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 4058847280819269954L;
private static final Logger logger = Logger.getLogger(RandomSentenceSpout.class);
SpoutOutputCollector _collector;
Random _rand;
String component;
/*
* Spout初始化的时候调用
*/
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector){
_collector = collector;
_rand = new Random();
component = context.getThisComponentId();
}
/*
* 系统框架会不断调用
*/
public void nextTuple() {
String[] sentences = new String[] { "Hello world! This is my first programme of JStorm",
"Hello JStorm,Nice to meet you!", "Hi JStorm, do you have a really good proformance",
"Goodbye JStorm,see you tomorrow" };
String sentence = sentences[_rand.nextInt(sentences.length)];
_collector.emit(new Values(sentence), Time.currentTimeSecs());
Utils.sleep(1000);
}
@Override
public void ack(Object arg0) {
logger.debug("ACK!");
} public void activate() {
logger.debug("ACTIVE!");
} public void close() { } public void deactivate() { } public void fail(Object arg0) {
logger.debug("FAILED!");
}
/*
* 声明框架有哪些输出的字段
*/
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word"));
} public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
return null;
} }
2，SplitBolt类：接收上层tuple,进行split,分发给下一层
重要方法和参数解释：
- cleanup,execute,prepare,declareOutputFields——见代码注释
package act.chenkh.study.jstormPlay; import java.util.Map; //import org.slf4j.Logger;
//import org.slf4j.LoggerFactory; import org.apache.log4j.Logger; import backtype.storm.task.TopologyContext;
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;
/*
*
* IBasicBolt:继承自IComponent,包括prepare,execut,cleanup等方法
*/
public class SplitBolt extends BaseBasicBolt {
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 7104767103420386784L;
private static final Logger logger = Logger.getLogger(SplitBolt.class);
String component;
/* cleanup方法在bolt被关闭的时候调用， 它应该清理所有被打开的资源。（基本只能在local mode使用）
* 但是集群不保证这个方法一定会被执行。比如执行task的机器down掉了，那么根本就没有办法来调用那个方法。
* cleanup设计的时候是被用来在local mode的时候才被调用(也就是说在一个进程里面模拟整个storm集群),
* 并且你想在关闭一些topology的时候避免资源泄漏。
* （非 Javadoc）
* @see backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt#cleanup()
*/
public void cleanup() { }
//接收消息之后被调用的方法
public void execute(Tuple input,BasicOutputCollector collector) {
String sentence = input.getString(0);
String[] words = sentence.split("[,|\\s+]");
for(String word : words){
word = word.trim();
if(!word.isEmpty()){
word = word.toLowerCase();
collector.emit(new Values(word));
}
}
}
/*
* prepare方法在worker初始化task的时候调用.
*
* prepare方法提供给bolt一个Outputcollector用来发射tuple。
* Bolt可以在任何时候发射tuple — 在prepare, execute或者cleanup方法里面, 或者甚至在另一个线程里面异步发射。
* 这里prepare方法只是简单地把OutputCollector作为一个类字段保存下来给后面execute方法 使用。
*/ public void prepare(Map stromConf, TopologyContext context) {
component = context.getThisComponentId();
} /*
* declearOutputFields方法仅在有新的topology提交到服务器,
* 用来决定输出内容流的格式(相当于定义spout/bolt之间传输stream的name:value格式),
* 在topology执行的过程中并不会被调用.
* （非 Javadoc）
* @see backtype.storm.topology.IComponent#declareOutputFields(backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer)
*/
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word"));
}
}
3，CountBolt类：接收上层tuple,进行count,展示输出
package act.chenkh.study.jstormPlay; import java.util.HashMap;
import java.util.Map; import org.apache.log4j.Logger; import com.alibaba.jstorm.callback.AsyncLoopThread;
import com.alibaba.jstorm.callback.RunnableCallback; import backtype.storm.task.TopologyContext;
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 clojure.inspector__init; public class CountBolt extends BaseBasicBolt {
Integer id;
String name;
Map<String, Integer> counters;
String component;
private static final Logger LOG = Logger.getLogger(CountBolt.class);
private AsyncLoopThread statThread;
/**
* On create
*/
@Override
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {
this.counters = new HashMap<String, Integer>();
this.name = context.getThisComponentId();
this.id = context.getThisTaskId();
this.statThread = new AsyncLoopThread(new statRunnable()); LOG.info(stormConf.get("abc")+"!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!");
component = context.getThisComponentId();
} public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word","count"));
// declarer.declareStream("coord-"+"word-counter", new Fields("epoch","ebagNum"));
// LOG.info("set stream coord-"+component);
} //接收消息之后被调用的方法
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
// String str = input.getString(0);
String str = input.getStringByField("word");
if(!counters.containsKey(str)){
counters.put(str, 1);
}else{
Integer c = counters.get(str) + 1;
counters.put(str, c);
}
}
class statRunnable extends RunnableCallback { @Override
public void run() {
while(true){
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) { }
LOG.info("\n-- Word Counter ["+name+"-"+id+"] --");
for(Map.Entry<String, Integer> entry : counters.entrySet()){
LOG.info(entry.getKey()+": "+entry.getValue());
}
LOG.info("");
} }
} }
参考：http://fireinwind.iteye.com/blog/2153699（第一个Storm应用）
三、Grouping的几种方式
四、Bolt的声明周期
1、在定义Topology实例过程中，定义好Spout实例和Bolt实例
2、在提交Topology实例给Nimbus的过程中，会调用TopologyBuilder实例的createTopology()方法，以获取定义的Topology实例。在运行createTopology()方法的过程中，会去调用Spout和Bolt实例上的declareOutputFields()方法和getComponentConfiguration()方法，declareOutputFields()方法配置Spout和Bolt实例的输出，getComponentConfiguration()方法输出特定于Spout和Bolt实例的配置参数值对。Storm会将以上过程中得到的实例，输出配置和配置参数值对等数据序列化，然后传递给Nimbus。
3、在Worker Node上运行的thread，从Nimbus上复制序列化后得到的字节码文件，从中反序列化得到Spout和Bolt实例，实例的输出配置和实例的配置参数值对等数据，在thread中Spout和Bolt实例的declareOutputFields()和getComponentConfiguration()不会再运行。
4、在thread中，反序列化得到一个Bolt实例后，它会先运行Bolt实例的prepare()方法，在这个方法调用中，需要传入一个OutputCollector实例，后面使用该OutputCollector实例输出Tuple
5、接下来在该thread中按照配置数量建立task集合，然后在每个task中就会循环调用thread所持有Bolt实例的execute()方法
6、在关闭一个thread时，thread所持有的Bolt实例会调用cleanup()方法
不过如果是强制关闭，这个cleanup()方法有可能不会被调用到
五、Stream里面的Tuple
1，Stream是storm里面的关键抽象。一个stream是一个没有边界的tuple序列。
storm提供一些原语来分布式地、可靠地把一个stream传输进一个新的stream。比如： 你可以把一个tweets流传输到热门话题的流。
storm提供的最基本的处理stream的原语是spout和bolt。你可以实现Spout和Bolt对应的接口以处理你的应用的逻辑。
spout的流的源头。比如一个spout可能从Kestrel队列里面读取消息并且把这些消息发射成一个流。又比如一个spout可以调用twitter的一个api并且把返回的tweets发射成一个流。
通常Spout会从外部数据源（队列、数据库等）读取数据，然后封装成Tuple形式，之后发送到Stream中。Spout是一个主动的角色，在接口内部有个nextTuple函数，Storm框架会不停的调用该函数。
bolt可以接收任意多个输入stream， 作一些处理， 有些bolt可能还会发射一些新的stream。一些复杂的流转换， 比如从一些tweet里面计算出热门话题， 需要多个步骤， 从而也就需要多个bolt。 Bolt可以做任何事情: 运行函数， 过滤tuple, 做一些聚合， 做一些合并以及访问数据库等等。
Bolt处理输入的Stream，并产生新的输出Stream。Bolt可以执行过滤、函数操作、Join、操作数据库等任何操作。Bolt是一个被动的 角色，其接口中有一个execute(Tuple input)方法，在接收到消息之后会调用此函数，用户可以在此方法中执行自己的处理逻辑。
spout和bolt所组成一个网络会被打包成topology， topology是storm里面最高一级的抽象（类似 Job）， 你可以把topology提交给storm的集群来运行。
参考：http://www.cnblogs.com/wuxiang/p/5629138.html（Storm入门原理介绍）
2，Tuple: 消息传递的基本单位。
在spout发送的时候，函数原型
public List<Integer> emit(List<Object> tuple, Object messageId) {
return emit(Utils.DEFAULT_STREAM_ID, tuple, messageId);
}
这里的tuple, 实际上是List<Object> 对象，返回的是 List<Integer> 是要发送的tast的IdsList
在bolt接收的时候, 变成一个Tuple对象, 结构应该也是一个list， List<Field1, value1, Field2, value2..>这样的一个结构， FieldList ValueList, 我们根据对应的fieldname就可以取出对应的getIntegerByField方法