Storm 起步

counters.put(str,1); }else{ Integer c = counters.get(str) + 1; counters.put(str,c); } //对元组作为应答 collector.ack(input);} / 初始化 / @Override public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector){ this.counters = new HashMap(); this.collector = collector; this.name = context.getThisComponentId(); this.id = context.getThisTaskId(); } @Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {}} execute 方法使用一个 map 收集单词并计数。拓扑结束时，将调用 clearup() 方法打印计数器 map。（虽然这只是一个例子，但是通常情况下，当拓扑关闭时，你应当使用 cleanup() 方法关闭活动的连接和其它资源。）主类你可以在主类中创建拓扑和一个本地集群对象，以便于在本地测试和调试。LocalCluster 可以通过 Config 对象，让你尝试不同的集群配置。比如，当使用不同数量的工作进程测试你的拓扑时，如果不小心使用了某个全局变量或类变量，你就能够发现错误。（更多内容请见第三章）NOTE：所有拓扑节点的各个进程必须能够独立运行，而不依赖共享数据（也就是没有全局变量或类变量），因为当拓扑运行在真实的集群环境时，这些进程可能会运行在不同的机器上。接下来，TopologyBuilder 将用来创建拓扑，它决定 Storm 如何安排各节点，以及它们交换数据的方式。 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()).shuffleGrouping("word-normalizer"); 在 spout 和 bolts 之间通过 shuffleGrouping 方法连接。这种分组方式决定了 Storm 会以随机分配方式从源节点向目标节点发送消息。下一步，创建一个包含拓扑配置的 Config 对象，它会在运行时与集群配置合并，并通过prepare 方法发送给所有节点。 Config conf = new Config(); conf.put("wordsFile", args[0]); conf.setDebug(true); 由 spout 读取的文件的文件名，赋值给 wordFile 属性。由于是在开发阶段，设置 debug 属性为 true，Strom 会打印节点间交换的所有消息，以及其它有助于理解拓扑运行方式的调试数据。正如之前讲过的，你要用一个 LocalCluster 对象运行这个拓扑。在生产环境中，拓扑会持续运行，不过对于这个例子而言，你只要运行它几秒钟就能看到结果。 LocalCluster cluster = new LocalCluster(); cluster.submitTopology("Getting-Started-Topologie", conf, builder.createTopology()); Thread.sleep(2000); cluster.shutdown(); 调用 createTopology 和 submitTopology，运行拓扑，休眠两秒钟（拓扑在另外的线程运行），然后关闭集群。例2-3是完整的代码 //例2-3 src/main/java/TopologyMain.java import spouts.WordReader; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster; import backtype.storm.topology.TopologyBuilder; import backtype.storm.tuple.Fields; import bolts.WordCounter; import bolts.WordNormalizer; public class TopologyMain { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { //定义拓扑 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", args[0]); conf.setDebug(false); //运行拓扑 conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, 1); LocalCluster cluster = new LocalCluster(); cluster.submitTopology("Getting-Started-Topologie", conf, builder.createTopology(); Thread.sleep(1000); cluster.shutdown(); } } 观察运行情况你已经为运行你的第一个拓扑准备好了。在这个目录下面创建一个文件，/src/main/resources/words.txt，一个单词一行，然后用下面的命令运行这个拓扑：mvn exec:java -Dexec.mainClass=”TopologyMain” -Dexec.args=”src/main/resources/words.txt。举个例子，如果你的 words.txt 文件有如下内容： Storm test are great is an Storm simple application but very powerful really Storm is great 你应该会在日志中看到类似下面的内容： is: 2 application: 1 but: 1 great: 1 test: 1 simple: 1 Storm: 3 really: 1 are: 1 great: 1 an: 1 powerful: 1 very: 1 在这个例子中，每类节点只有一个实例。但是如果你有一个非常大的日志文件呢？你能够很轻松的改变系统中的节点数量实现并行工作。这个时候，你就要创建两个 WordCounter* 实例。 builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),2).shuffleGrouping("word-normalizer"); 程序返回时，你将看到： — 单词数 【word-counter-2】 — application: 1 is: 1 great: 1 are: 1 powerful: 1 Storm: 3 — 单词数 [word-counter-3] — really: 1 is: 1 but: 1 great: 1 test: 1 simple: 1 an: 1 very: 1 棒极了！修改并行度实在是太容易了（当然对于实际情况来说，每个实例都会运行在单独的机器上）。不过似乎有一个问题：单词 is 和 great 分别在每个 WordCounter 各计数一次。怎么会这样？当你调用shuffleGrouping 时，就决定了 Storm 会以随机分配的方式向你的 bolt 实例发送消息。在这个例子中，理想的做法是相同的单词问题发送给同一个 WordCounter 实例。你把shuffleGrouping(“word-normalizer”) 换成 fieldsGrouping(“word-normalizer”, new Fields(“word”)) 就能达到目的。试一试，重新运行程序，确认结果。 你将在后续章节学习更多分组方式和消息流类型。结论我们已经讨论了 Storm 的本地和远程操作模式之间的不同，以及 Storm 的强大和易于开发的特性。你也学习了一些 Storm 的基本概念，我们将在后续章节深入讲解它们。