Storm实时计算：流操作入门编程实践

来源：互联网发布：questmobile数据编辑：程序博客网时间：2024/05/15 03:49

Storm是一个分布式是实时计算系统，它设计了一种对流和计算的抽象，概念比较简单，实际编程开发起来相对容易。下面，简单介绍编程实践过程中需要理解的Storm中的几个概念：

Topology

Storm中Topology的概念类似于Hadoop中的MapReduce Job，是一个用来编排、容纳一组计算逻辑组件（Spout、Bolt）的对象（Hadoop MapReduce中一个Job包含一组Map Task、Reduce Task），这一组计算组件可以按照DAG图的方式编排起来（通过选择Stream Groupings来控制数据流分发流向），从而组合成一个计算逻辑更加负责的对象，那就是Topology。一个Topology运行以后就不能停止，它会无限地运行下去，除非手动干预（显式执行bin/storm kill ）或意外故障（如停机、整个Storm集群挂掉）让它终止。

Spout

Storm中Spout是一个Topology的消息生产的源头，Spout应该是一个持续不断生产消息的组件，例如，它可以是一个Socket Server在监听外部Client连接并发送消息，可以是一个消息队列（MQ）的消费者、可以是用来接收Flume Agent的Sink所发送消息的服务，等等。Spout生产的消息在Storm中被抽象为Tuple，在整个Topology的多个计算组件之间都是根据需要抽象构建的Tuple消息来进行连接，从而形成流。

Bolt

Storm中消息的处理逻辑被封装到Bolt组件中，任何处理逻辑都可以在Bolt里面执行，处理过程和普通计算应用程序没什么区别，只是需要根据Storm的计算语义来合理设置一下组件之间消息流的声明、分发、连接即可。Bolt可以接收来自一个或多个Spout的Tuple消息，也可以来自多个其它Bolt的Tuple消息，也可能是Spout和其它Bolt组合发送的Tuple消息。

Stream Grouping

Storm中用来定义各个计算组件（Spout、Bolt）之间流的连接、分组、分发关系。Storm定义了如下7种分发策略：Shuffle Grouping（随机分组）、Fields Grouping（按字段分组）、All Grouping（广播分组）、Global Grouping（全局分组）、Non Grouping（不分组）、Direct Grouping（直接分组）、Local or Shuffle Grouping（本地/随机分组），各种策略的具体含义可以参考Storm官方文档、比较容易理解。

下面，作为入门实践，我们简单介绍几种开发中常用的流操作处理方式的实现：

Storm组件简单串行

这种方式是最简单最直观的，只要我们将Storm的组件（Spout、Bolt）串行起来即可实现，只需要了解编写这些组件的基本方法即可。在实际应用中，如果我们需要从某一个数据源连续地接收消息，然后顺序地处理每一个请求，就可以使用这种串行方式来处理。如果说处理单元的逻辑非常复杂，那么就需要处理逻辑进行分离，属于同一类操作的逻辑封装到一个处理组件中，做到各个组件之间弱耦合（除了定义Field的schema外，只通过发送消息来连接各个组件）。
下面，我实现一个简单的WordCount的例子，各个组件之间的连接方式，如下图所示：
wordcount-topology
ProduceRecordSpout类是一个Spout组件，用来产生消息，我们这里模拟发送一些英文句子，实际应用中可以指定任何数据源，如数据库、消息中间件、Socket连接、RPC调用等等。ProduceRecordSpout类代码如下所示：

01public static class ProduceRecordSpout extends BaseRichSpout {
02 
03     private static final long serialVersionUID = 1L;
04     private static final Log LOG = LogFactory.getLog(ProduceRecordSpout.class);
05     private SpoutOutputCollector collector;
06     private Random random;
07     private String[] records;
08     
09     public ProduceRecordSpout(String[] records) {
10          this.records = records;
11     }
12     
13     @Override
14     public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
15          this.collector = collector;   
16          random = new Random();
17     }
18 
19     @Override
20     public void nextTuple() {
21          Utils.sleep(500);
22          String record = records[random.nextInt(records.length)];
23          List<Object> values = new Values(record);
24          collector.emit(values, values);
25          LOG.info("Record emitted: record=" + record);
26     }
27 
28     @Override
29     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
30          declarer.declare(new Fields("record"));        
31     }
32}

构造一个ProduceRecordSpout对象时，传入一个字符串数组，然后随机地选择其中一个句子，emit到下游（Downstream）的WordSplitterBolt组件，只声明了一个Field，WordSplitterBolt组件可以根据声明的Field，接收到emit的消息，WordSplitterBolt类代码实现如下所示：

01public static class WordSplitterBolt extends BaseRichBolt {
02 
03     private static final long serialVersionUID = 1L;
04     private static final Log LOG = LogFactory.getLog(WordSplitterBolt.class);
05     private OutputCollector collector;
06     
07     @Override
08     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
09               OutputCollector collector) {
10          this.collector = collector;             
11     }
12 
13     @Override
14     public void execute(Tuple input) {
15          String record = input.getString(0);
16          if(record != null && !record.trim().isEmpty()) {
17               for(String word : record.split("\\s+")) {
18                    collector.emit(input, new Values(word, 1));
19                    LOG.info("Emitted: word=" + word);
20                    collector.ack(input);
21               }
22          }
23     }
24 
25     @Override
26     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
27          declarer.declare(new Fields("word", "count"));        
28     }
29     
30}

在execute方法中，传入的参数是一个Tuple，该Tuple就包含了上游（Upstream）组件ProduceRecordSpout所emit的数据，直接取出数据进行处理。上面代码中，我们将取出的数据，按照空格进行的split，得到一个一个的单词，然后在emit到下一个组件，声明的输出schema为2个Field：word和count，当然这里面count的值都为1。
进行统计词频的组件为WordCounterBolt，实现代码如下所示：

01public static class WordCounterBolt extends BaseRichBolt {
02 
03     private static final long serialVersionUID = 1L;
04     private static final Log LOG = LogFactory.getLog(WordCounterBolt.class);
05     private OutputCollector collector;
06     private final Map<String, AtomicInteger> counterMap = Maps.newHashMap();
07     
08     @Override
09     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
10               OutputCollector collector) {
11          this.collector = collector;             
12     }
13 
14     @Override
15     public void execute(Tuple input) {
16          String word = input.getString(0);
17          int count = input.getIntegerByField("count"); // 通过Field名称取出对应字段的数据
18          AtomicInteger ai = counterMap.get(word);
19          if(ai == null) {
20               ai = new AtomicInteger(0);
21               counterMap.put(word, ai);
22          }
23          ai.addAndGet(count);
24          LOG.info("DEBUG: word=" + word + ", count=" + ai.get());
25          collector.ack(input);
26     }
27 
28     @Override
29     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {          
30     }
31     
32     @Override
33     public void cleanup() {
34          // print count results
35          LOG.info("Word count results:");
36          for(Entry<String, AtomicInteger> entry : counterMap.entrySet()) {
37               LOG.info("\tword=" + entry.getKey() + ", count=" + entry.getValue().get());
38          }
39     }
40 
41}

上面代码通过一个Map来对每个单词出现的频率进行累加计数，比较简单。因为该组件是Topology的最后一个组件，所以不需要在declareOutputFields方法中声明Field的Schema，而是在cleanup方法中输出最终的结果，只有在该组件结束任务退出时才会调用cleanup方法输出。
最后，需要基于上面的3个组件来创建一个Topology实例，提交到Storm集群去运行，配置代码如下所示：

01public static void main(String[] args) throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException, InterruptedException {
02     // configure & build topology
03     TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
04     String[] records = new String[] {
05               "A Storm cluster is superficially similar to a Hadoop cluster",
06               "All coordination between Nimbus and the Supervisors is done through a Zookeeper cluster",
07               "The core abstraction in Storm is the stream"
08     };
09     builder
10          .setSpout("spout-producer", new ProduceRecordSpout(records), 1)
11          .setNumTasks(3);
12     builder
13          .setBolt("bolt-splitter", new WordSplitterBolt(), 2)
14          .shuffleGrouping("spout-producer")
15          .setNumTasks(2);
16     builder.setBolt("bolt-counter", new WordCounterBolt(), 1)
17          .fieldsGrouping("bolt-splitter", new Fields("word"))
18          .setNumTasks(2);
19     
20     // submit topology
21     Config conf = new Config();
22     String name = WordCountTopology.class.getSimpleName();
23     if (args != null && args.length > 0) {
24          String nimbus = args[0];
25          conf.put(Config.NIMBUS_HOST, nimbus);
26          conf.setNumWorkers(2);
27          StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(name, conf, builder.createTopology());
28     } else {
29          LocalCluster cluster = new LocalCluster();
30          cluster.submitTopology(name, conf, builder.createTopology());
31          Thread.sleep(60000);
32          cluster.shutdown();
33     }
34}

上面通过TopologyBuilder来配置组成一个Topology的多个组件（Spout或Bolt），然后通过调用createTopology()方法创建一个Topology实例。上面方法中，对应着2种运行模式：如果没有传递任何参数，则是使用LocalCluster来运行，适合本地调试代码；如果传递一个Topology名称作为参数，则是在真实的Storm集群上运行，需要对实现的Topology代码进行编译打包，通过StormSubmitter提交到集群上作为服务运行。

Storm组合多种流操作

Storm支持流聚合操作，将多个组件emit的数据，汇聚到同一个处理组件来统一处理，可以实现对多个Spout组件通过流聚合到一个Bolt组件（Sout到Bolt的多对一、多对多操作），也可以实现对多个Bolt通过流聚合到另一个Bolt组件（Bolt到Bolt的多对一、多对多操作）。实际，这里面有两种主要的操作，一种是类似工作流中的fork，另一种是类似工作流中的join。下面，我们实现一个例子来演示如何使用，实时流处理逻辑如下图所示：
multiple-streams-topology
上图所描述的实时流处理流程，我们期望能够按照如下流程进行处理：

存在3类数据：数字字符串（NUM）、字母字符串（STR）、特殊符号字符串（SIG）
每个ProduceRecordSpout负责处理上面提到的3类数据
所有数据都是字符串，字符串中含有空格，3种类型的ProduceRecordSpout所emit的数据都需要被相同的逻辑处理：根据空格来拆分字符串
一个用来分发单词的组件DistributeWordByTypeBolt能够接收到所有的单词（包含类型信息），统一将每类单词分别分发到指定的一个用来存储数据的组件
SaveDataBolt用来存储处理过的单词，对于不同类型单词具有不同的存储逻辑，需要设置3类SaveDataBolt

将Spout分为3类，每一个Spout发射不同类型的字符串，这里定义了一个Type常量类来区分这三种类型：

1interface Type {
2     String NUMBER = "NUMBER";
3     String STRING = "STRING";
4     String SIGN = "SIGN";
5}

首先看一下，我们实现的Topology是如何进行创建的，代码如下所示：

01public static void main(String[] args) throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException, InterruptedException {
02 
03     // configure & build topology
04     TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
05     
06     // configure 3 spouts
07     builder.setSpout("spout-number", new ProduceRecordSpout(Type.NUMBER, new String[] {"111 222 333", "80966 31"}), 1);
08     builder.setSpout("spout-string", new ProduceRecordSpout(Type.STRING, new String[] {"abc ddd fasko", "hello the word"}), 1);
09     builder.setSpout("spout-sign", new ProduceRecordSpout(Type.SIGN, new String[] {"++ -*% *** @@", "{+-} ^#######"}), 1);
10     
11     // configure splitter bolt
12     builder.setBolt("bolt-splitter", new SplitRecordBolt(), 2)
13          .shuffleGrouping("spout-number")
14          .shuffleGrouping("spout-string")
15          .shuffleGrouping("spout-sign");
16     
17     // configure distributor bolt
18     builder.setBolt("bolt-distributor", new DistributeWordByTypeBolt(), 6)
19          .fieldsGrouping("bolt-splitter", new Fields("type"));
20     
21     // configure 3 saver bolts
22     builder.setBolt("bolt-number-saver", new SaveDataBolt(Type.NUMBER), 3)
23          .shuffleGrouping("bolt-distributor", "stream-number-saver");
24     builder.setBolt("bolt-string-saver", new SaveDataBolt(Type.STRING), 3)
25          .shuffleGrouping("bolt-distributor", "stream-string-saver");
26     builder.setBolt("bolt-sign-saver", new SaveDataBolt(Type.SIGN), 3)
27          .shuffleGrouping("bolt-distributor", "stream-sign-saver");
28     
29     // submit topology
30     Config conf = new Config();
31     String name = MultiStreamsWordDistributionTopology.class.getSimpleName();
32     if (args != null && args.length > 0) {
33          String nimbus = args[0];
34          conf.put(Config.NIMBUS_HOST, nimbus);
35          conf.setNumWorkers(3);
36          StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(name, conf, builder.createTopology());
37     } else {
38          LocalCluster cluster = new LocalCluster();
39          cluster.submitTopology(name, conf, builder.createTopology());
40          Thread.sleep(60 * 60 * 1000);
41          cluster.shutdown();
42     }
43}

一个SplitRecordBolt组件从3个不同类型的ProduceRecordSpout接收数据，这是一个多Spout流聚合。SplitRecordBolt将处理后的数据发送给DistributeWordByTypeBolt组件，然后根据收到的数据的类型进行一个分发处理，这里用了fieldsGrouping操作，也就是SplitRecordBolt发送的数据会按照类型发送到不同的DistributeWordByTypeBolt任务（Task），每个Task收到的一定是同一个类型的数据，如果直接使用shuffleGrouping操作也没有问题，只不过每个Task可能收到任何类型的数据，在DistributeWordByTypeBolt内部进行流向控制。DistributeWordByTypeBolt组件中定义了多个stream，根据类型来分组发送给不同类型的SaveDataBolt组件。
下面看每个组件的实现：

ProduceRecordSpout组件

通过我们定义的一个ProduceRecordSpout类，可以创建3个不同的ProduceRecordSpout实例，每个实例负责生产特定类型的数据，实现代码如下所示：

01public static class ProduceRecordSpout extends BaseRichSpout {
02 
03          private static final long serialVersionUID = 1L;
04          private static final Log LOG = LogFactory.getLog(ProduceRecordSpout.class);
05          private SpoutOutputCollector collector;
06          private Random rand;
07          private String[] recordLines;
08          private String type;
09          
10          public ProduceRecordSpout(String type, String[] lines) {
11               this.type = type;
12               recordLines = lines;
13          }
14          
15          @Override
16          public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
17               this.collector = collector;   
18               rand = new Random();
19          }
20 
21 
22          @Override
23          public void nextTuple() {
24               Utils.sleep(500);
25               String record = recordLines[rand.nextInt(recordLines.length)];
26               List<Object> values = new Values(type, record);
27               collector.emit(values, values);
28               LOG.info("Record emitted: type=" + type + ", record=" + record);
29          }
30 
31          @Override
32          public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
33               declarer.declare(new Fields("type", "record"));        
34          }
35     }

这比较简单，根据传递的参数来创建上图中的3个Spout实例。

SplitRecordBolt组件

由于前面3个ProduceRecordSpout产生的数据，在开始时的处理逻辑是相同的，所以可以将3个ProduceRecordSpout聚合到一个包含通用逻辑的SplitRecordBolt组件，实现如下所示：

01public static class SplitRecordBolt extends BaseRichBolt {
02 
03     private static final long serialVersionUID = 1L;
04     private static final Log LOG = LogFactory.getLog(SplitRecordBolt.class);
05     private OutputCollector collector;
06     
07     @Override
08     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
09               OutputCollector collector) {
10          this.collector = collector;   
11     }
12 
13     @Override
14     public void execute(Tuple input) {
15          String type = input.getString(0);
16          String line = input.getString(1);
17          if(line != null && !line.trim().isEmpty()) {
18               for(String word  : line.split("\\s+")) {
19                    collector.emit(input, new Values(type, word));
20                    LOG.info("Word emitted: type=" + type + ", word=" + word);
21                    // ack tuple
22                    collector.ack(input);
23               }
24          }
25     }
26 
27     @Override
28     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
29          declarer.declare(new Fields("type", "word"));
30     }
31}

无论接收到的Tuple是什么类型（STRING、NUMBER、SIGN）的数据，都进行split，然后在emit的时候，仍然将类型信息传递给下一个Bolt组件。

DistributeWordByTypeBolt组件

DistributeWordByTypeBolt组件只是用来分发Tuple，通过定义Stream，将接收到的Tuple发送到指定的下游Bolt组件进行处理。通过SplitRecordBolt组件emit的Tuple包含了类型信息，所以在DistributeWordByTypeBolt中根据类型来进行分发，代码实现如下：

01public static class DistributeWordByTypeBolt extends BaseRichBolt {
02 
03     private static final long serialVersionUID = 1L;
04     private static final Log LOG = LogFactory.getLog(DistributeWordByTypeBolt.class);
05     private OutputCollector collector;
06     
07     @Override
08     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
09               OutputCollector collector) {
10          this.collector = collector;   
11          Map<GlobalStreamId, Grouping> sources = context.getThisSources();
12          LOG.info("sources==> " + sources);
13     }
14 
15     @Override
16     public void execute(Tuple input) {
17          String type = input.getString(0);
18          String word = input.getString(1);
19          switch(type) {
20               case Type.NUMBER:
21                    emit("stream-number-saver", type, input, word);
22                    break;
23               case Type.STRING:
24                    emit("stream-string-saver", type, input, word);
25                    break;
26               case Type.SIGN:
27                    emit("stream-sign-saver", type, input, word);
28                    break;
29               default:
30                    // if unknown type, record is discarded.
31                    // as needed, you can define a bolt to subscribe the stream 'stream-discarder'.
32                    emit("stream-discarder", type, input, word);
33          }
34          // ack tuple
35          collector.ack(input);
36     }
37     
38     private void emit(String streamId, String type, Tuple input, String word) {
39          collector.emit(streamId, input, new Values(type, word));
40          LOG.info("Distribution, typed word emitted: type=" + type + ", word=" + word);
41     }
42 
43     @Override
44     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
45          declarer.declareStream("stream-number-saver", new Fields("type", "word"));
46          declarer.declareStream("stream-string-saver", new Fields("type", "word"));
47          declarer.declareStream("stream-sign-saver", new Fields("type", "word"));
48          declarer.declareStream("stream-discarder", new Fields("type", "word"));
49     }
50}

实际上，下游的3个Bolt组件（SaveDataBolt）在订阅该流组件（DistributeWordByTypeBolt）的时候，方式相同，只是分发的逻辑交由DistributeWordByTypeBolt来统一控制。
我们在配置该Bolt组件时，使用了fieldsGrouping分组方式，实际每个DistributeWordByTypeBolt只会收到同一种类型的Tuple，这里也可以使用shuffleGrouping分组方式，这种分组方式会有不同类型的Tuple被emit到同一个DistributeWordByTypeBolt组件上。
另外，该Bolt组件中我们还定义了一个名称为stream-discarder的stream，在Topology中并没有满足该stream的条件，可以根据实际情况选择是否实现它。

SaveDataBolt组件

最后这个Bolt用来模拟保存处理过的数据内容，代码如下：

01public static class SaveDataBolt extends BaseRichBolt {
02 
03     private static final long serialVersionUID = 1L;
04     private static final Log LOG = LogFactory.getLog(SaveDataBolt.class);
05     private OutputCollector collector;
06     
07     private String type;
08     
09     public SaveDataBolt(String type) {
10          this.type = type;
11     }
12     
13     @Override
14     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
15               OutputCollector collector) {
16          this.collector = collector;   
17     }
18 
19     @Override
20     public void execute(Tuple input) {
21          // just print the received tuple for being waited to persist
22          LOG.info("[" + type + "] " +
23                    "SourceComponent=" + input.getSourceComponent() +
24                    ", SourceStreamId=" + input.getSourceStreamId() +
25                    ", type=" + input.getString(0) +
26                    ", value=" + input.getString(1));
27     }
28 
29     @Override
30     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
31          // do nothing        
32     }
33     
34}

在实际应用中，你可能需要将处理过的数据保存到数据库中，就可以在该Bolt中实现存储数据的逻辑。

总结

Storm中最核心的计算组件的抽象就是Spout、Bolt，以及Stream Grouping，其它高级的功能，像Trident、DRPC，他们或者基于这些基础组件以及Streaming Grouping分发策略来实现的，屏蔽了底层的分发计算处理逻辑以更高层的编程抽象面向开发者，减轻了开发人员对底层复杂机制的处理；或者是为了方便使用Storm计算服务而增加的计算机制衍生物，如批量事务处理、RPC等。

参考链接

http://storm.apache.org/documentation/Documentation.html
http://storm.apache.org/documentation/Concepts.html
http://storm.apache.org/documentation/Tutorial.html
http://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html

JStorm-0.9.6.2安装配置
Kafka+Storm+HDFS整合实践
CentOS 6.4单机环境下安装配置Storm

0 0

Storm实时计算：流操作入门编程实践

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