一. 概述
上一篇我们介绍了如何将数据从mysql抛到kafka，这次我们就专注于利用storm将数据写入到hdfs的过程，由于storm写入hdfs的可定制东西有些多，我们先不从kafka读取，而先自己定义一个Spout数据充当数据源，下章再进行整合。这里默认你是拥有一定的storm知识的基础，起码知道Spout和bolt是什么。
写入hdfs可以有以下的定制策略：
- 自定义写入文件的名字
- 定义写入内容格式
- 满足给定条件后更改写入的文件
- 更改写入文件时触发的Action
本篇会先说明如何用storm写入HDFS，写入过程一些API的描述，以及最后给定一个例子：
storm每接收到10个Tuple后就会改变hdfs写入文件，新文件的名字就是第几次改变。
ps：storm版本：1.1.1。Hadoop版本：2.7.4。
接下来我们首先看看Storm如何写入HDFS。
二.Storm写入HDFS
Storm官方有提供了相应的API让我们可以使用。可以通过创建HdfsBolt以及定义相应的规则，即可写入HDFS 。
首先通过maven配置依赖以及插件。
<properties>
<storm.version>1.1.1</storm.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-core</artifactId>
<version>${storm.version}</version>
<!--<scope>provided</scope>-->
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>commons-collections</groupId>
<artifactId>commons-collections</artifactId>
<version>3.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>15.0</version>
</dependency>
<!--hadoop模块-->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.7.4</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>2.7.4</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.storm/storm-hdfs -->
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-hdfs</artifactId>
<version>1.1.1</version>
<!--<scope>test</scope>-->
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.5.1</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
<artifactId>exec-maven-plugin</artifactId>
<version>1.2.1</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>exec</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
<configuration>
<executable>java</executable>
<includeProjectDependencies>true</includeProjectDependencies>
<includePluginDependencies>false</includePluginDependencies>
<classpathScope>compile</classpathScope>
<mainClass>com.learningstorm.kafka.KafkaTopology</mainClass>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>1.7</version>
<configuration>
<createDependencyReducedPom>true</createDependencyReducedPom>
</configuration>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<transformers>
<transformer
implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
<transformer
implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
<mainClass></mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
这里要提一下，如果要打包部署到集群上的话，打包的插件需要使用maven-shade-plugin这个插件，然后使用maven Lifecycle中的package打包。而不是用Maven-assembly-plugin插件进行打包。
因为使用Maven-assembly-plugin的时候，会将所有依赖的包unpack，然后在pack，这样就会出现，同样的文件被覆盖的情况。发布到集群上的时候就会报No FileSystem for scheme: hdfs的错。
然后是使用HdfsBolt写入Hdfs。这里来看看官方文档中的例子吧。
// 使用 "|" 来替代 ","，来进行字符分割
RecordFormat format = new DelimitedRecordFormat()
.withFieldDelimiter("|");
// 每输入 1k 后将内容同步到 Hdfs 中
SyncPolicy syncPolicy = new CountSyncPolicy(1000);
// 当文件大小达到 5MB ，转换写入文件，即写入到一个新的文件中
FileRotationPolicy rotationPolicy = new FileSizeRotationPolicy(5.0f, Units.MB);
//当转换写入文件时，生成新文件的名字并使用
FileNameFormat fileNameFormat = new DefaultFileNameFormat()
.withPath("/foo/");
HdfsBolt bolt = new HdfsBolt()
.withFsUrl("hdfs://localhost:9000")
.withFileNameFormat(fileNameFormat)
.withRecordFormat(format)
.withRotationPolicy(rotationPolicy)
.withSyncPolicy(syncPolicy);
//生成该 bolt
topologyBuilder.setBolt("hdfsBolt", bolt, 5).globalGrouping("randomStrSpout");
到这里就结束了。可以将HdfsBolt当作一个Storm中特殊一些的bolt即可。这个bolt的作用即使根据接收信息写入Hdfs。
而在新建HdfsBolt中，Storm为我们提供了相当强的灵活性，我们可以定义一些策略，比如当达成某个条件的时候转换写入文件，新写入文件的名字，写入时候的分隔符等等。
如果选择使用的话，Storm有提供部分接口供我们使用，但如果我们觉得不够丰富也可以自定义相应的类。下面我们看看如何控制这些策略吧。
RecordFormat
这是一个接口，允许你*定义接收到内容的格式。
public interface RecordFormat extends Serializable {
byte[] format(Tuple tuple);
}
Storm提供了DelimitedRecordFormat，使用方法在上面已经有了。这个类默认的分割符是逗号","，而你可以通过withFieldDelimiter方法改变分隔符。
如果你的初始分隔符不是逗号的话，那么也可以重写写一个类实现RecordFormat接口即可。
FileNameFormat
同样是一个接口。
public interface FileNameFormat extends Serializable {
void prepare(Map conf, TopologyContext topologyContext);
String getName(long rotation, long timeStamp);
String getPath();
}
Storm所提供的默认的是org.apache.storm.hdfs.format.DefaultFileNameFormat。默认人使用的转换文件名有点长，格式是这样的：
{prefix}{componentId}-{taskId}-{rotationNum}-{timestamp}{extension}
例如：
MyBolt-5-7-1390579837830.txt
默认情况下，前缀是空的，扩展标识是".txt"。
SyncPolicy
同步策略允许你将buffered data缓冲到Hdfs文件中（从而client可以读取数据），通过实现org.apache.storm.hdfs.sync.SyncPolicy接口：
public interface SyncPolicy extends Serializable {
boolean mark(Tuple tuple, long offset);
void reset();
}
FileRotationPolicy
这个接口允许你控制什么情况下转换写入文件。
public interface FileRotationPolicy extends Serializable {
boolean mark(Tuple tuple, long offset);
void reset();
}
Storm有提供三个实现该接口的类：
最简单的就是不进行转换的org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.NoRotationPolicy，就是什么也不干。
通过文件大小触发转换的org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileSizeRotationPolicy。
通过时间条件来触发转换的org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.TimedRotationPolicy。
如果有更加复杂的需求也可以自己定义。
RotationAction
这个主要是提供一个或多个hook，可加可不加。主要是在触发写入文件转换的时候会启动。
public interface RotationAction extends Serializable {
void execute(FileSystem fileSystem, Path filePath) throws IOException;
}
三.实现一个例子
了解了上面的情况后，我们会实现一个例子，根据写入记录的多少来控制写入转换（改变写入的文件），并且转换后文件的名字表示当前是第几次转换。
首先来看看HdfsBolt的内容：
RecordFormat format = new DelimitedRecordFormat().withFieldDelimiter(" ");
// sync the filesystem after every 1k tuples
SyncPolicy syncPolicy = new CountSyncPolicy(1000);
// FileRotationPolicy rotationPolicy = new FileSizeRotationPolicy(1.0f, FileSizeRotationPolicy.Units.KB);
/** rotate file with Date,every month create a new file
* format:yyyymm.txt
*/
FileRotationPolicy rotationPolicy = new CountStrRotationPolicy();
FileNameFormat fileNameFormat = new TimesFileNameFormat().withPath("/test/");
RotationAction action = new NewFileAction();
HdfsBolt bolt = new HdfsBolt()
.withFsUrl("hdfs://127.0.0.1:9000")
.withFileNameFormat(fileNameFormat)
.withRecordFormat(format)
.withRotationPolicy(rotationPolicy)
.withSyncPolicy(syncPolicy)
.addRotationAction(action);
然后分别来看各个策略的类。
FileRotationPolicy
import org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileRotationPolicy;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
/**
* 计数以改变Hdfs写入文件的位置，当写入10次的时候，则更改写入文件，更改名字取决于 “TimesFileNameFormat”
* 这个类是线程安全
*/
public class CountStrRotationPolicy implements FileRotationPolicy {
private SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyyMM");
private String date = null;
private int count = 0;
public CountStrRotationPolicy(){
this.date = df.format(new Date());
// this.date = df.format(new Date());
}
/**
* Called for every tuple the HdfsBolt executes.
*
* @param tuple The tuple executed.
* @param offset current offset of file being written
* @return true if a file rotation should be performed
*/
@Override
public boolean mark(Tuple tuple, long offset) {
count ++;
if(count == 10) {
System.out.print("num :" +count + " ");
count = 0;
return true;
}
else {
return false;
}
}
/**
* Called after the HdfsBolt rotates a file.
*/
@Override
public void reset() {
}
@Override
public FileRotationPolicy copy() {
return new CountStrRotationPolicy();
}
}
FileNameFormat
import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.FileNameFormat;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import java.util.Map;
/**
* 决定重新写入文件时候的名字
* 这里会返回是第几次转换写入文件，将这个第几次做为文件名
*/
public class TimesFileNameFormat implements FileNameFormat {
//默认路径
private String path = "/storm";
//默认后缀
private String extension = ".txt";
private Long times = new Long(0);
public TimesFileNameFormat withPath(String path){
this.path = path;
return this;
}
@Override
public void prepare(Map conf, TopologyContext topologyContext) {
}
@Override
public String getName(long rotation, long timeStamp) {
times ++ ;
//返回文件名，文件名为更换写入文件次数
return times.toString() + this.extension;
}
public String getPath(){
return this.path;
}
}
RotationAction
import org.apache.hadoop.fs.FileContext;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.storm.hdfs.common.rotation.RotationAction;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
/**
当转换写入文件时候调用的 hook ，这里仅写入日志。
*/
public class NewFileAction implements RotationAction {
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(NewFileAction.class);
@Override
public void execute(FileSystem fileSystem, Path filePath) throws IOException {
LOG.info("Hdfs change the written file！！");
return;
}
}
OK，这样就大功告成了。通过上面的代码，每接收到10个Tuple后就会转换写入文件，新文件的名字就是第几次转换。
完整代码包括一个随机生成字符串的Spout，可以到我的github上查看。
StormHdfsDemo:https://github.com/shezhiming/StormHdfsDemo
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