在本章中，我们将学习如何将Kafka与Apache Storm集成。
Storm是什么？
Storm最初是由Nathan Marz和BackType团队创建的。 在很短的时间内，Apache Storm成为分布式实时处理系统的标准，用于处理大数据。 Storm速度非常快，每个节点每秒处理超过一百万个元组的基准时钟。 Apache Storm持续运行，从配置的源(Spouts)中消耗数据并将数据传递到处理管道(Bolts)。 组合 Spouts 和 Bolts 构成一个拓扑。
与Storm整合
Kafka和Storm自然而然地相互补充，它们强大的合作能够实现快速移动大数据的实时流式分析。 Kafka和Storm的整合使得开发者更容易从Storm拓扑中获取和发布数据流。
概念流程
喷口(spout)是流的来源。 例如，spout可能会读取卡夫卡主题中的元组并将其作为流发送。 Bolts消耗输入流，处理并可能发射新的流。 Bolts可以做任何事情，从运行功能，过滤元组，流聚合，流式连接，与数据库交互等等。 Storm拓扑中的每个节点并行执行。 一个拓扑无限期地运行，直到终止它。 Storm会自动重新分配任何失败的任务。 此外，即使机器停机并且信息丢失，Storm也可以保证不会丢失数据。
下面来看看Kafka-Storm集成API。 有三个主要类将Kafka和Storm结合在一起。 他们如下 –
BrokerHosts – ZkHosts＆StaticHosts
BrokerHosts是一个接口，ZkHosts和StaticHosts是它的两个主要实现。 ZkHosts用于通过在ZooKeeper中维护详细信息来动态跟踪Kafka经纪人，而StaticHosts用于手动/静态设置Kafka经纪人及其详细信息。 ZkHosts是访问Kafka经纪人的简单而快捷的方式。
ZkHosts的签名如下 –
public ZkHosts(String brokerZkStr, String brokerZkPath)
public ZkHosts(String brokerZkStr)
其中brokerZkStr是ZooKeeper主机，brokerZkPath是维护Kafka代理细节的ZooKeeper路径。
public KafkaConfig(BrokerHosts hosts, string topic)
参数
- hosts – BrokerHosts可以是ZkHosts / StaticHosts。
- topic – 主题名称。
SpoutConfig API
Spoutconfig是KafkaConfig的扩展，支持额外的ZooKeeper信息。
public SpoutConfig(BrokerHosts hosts, string topic, string zkRoot, string id)
参数
hosts– BrokerHosts可以是BrokerHosts接口的任何实现topic– 主题名称。zkRoot– ZooKeeper根路径。id–spout存储在Zookeeper中消耗的偏移量的状态。该ID应该唯一标识的spout。
SchemeAsMultiScheme
SchemeAsMultiScheme是一个接口，它规定了从Kafka消耗的ByteBuffer如何转换为 storm 元组。它来自MultiScheme并接受Scheme类的实现。Scheme类有很多实现，一个这样的实现是StringScheme，它将字节解析为一个简单的字符串。 它还控制输出字段的命名。 签名定义如下。
public SchemeAsMultiScheme(Scheme scheme)
参数
scheme– 从kafka消耗的字节缓冲区。
KafkaSpout API
KafkaSpout是spout实现，它将与Storm整合。 它从kafka主题获取消息并将其作为元组发送到Storm生态系统中。 KafkaSpout从SpoutConfig获取配置细节。
以下是创建一个简单的kafka spout的示例代码。
// 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);
Bolt创建
Bolt是一个将元组作为输入，处理元组并生成新的元组作为输出的组件。 Bolts将实现IRichBolt接口。 在这个程序中，使用两个类 – WordSplitter-Bolt和WordCounterBolt来执行操作。
IRichBolt接口有以下方法 –
prepare– 为 bolt 提供执行的环境。 执行者将运行此方法来初始化spout。prepare– 处理输入的单个元组。prepare– 当bolt即将关闭时调用。declareOutputFields– 声明元组的输出模式。
下面创建一个Java文件:SplitBolt.java，它实现了将句子分成单词；CountBolt.java它实现了逻辑来分离唯一的单词并计算它的出现次数。
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<String, Object> getComponentConfiguration() {
return null;
}
}
文件: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<String, Integer> counters;
private OutputCollector collector;
@Override
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
OutputCollector collector) {
this.counters = new HashMap<String, Integer>();
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<String, Integer> entry:counters.entrySet()){
System.out.println(entry.getKey()+" : " + entry.getValue());
}
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
}
@Override
public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
return null;
}
}
提交到拓扑
Storm拓扑基本上是一个Thrift结构。 TopologyBuilder类提供了简单而简单的方法来创建复杂的拓扑。 TopologyBuilder类具有设置spout (setSpout)和设置bolt(setBolt)的方法。 最后，TopologyBuilder使用createTopology()来创建拓朴学。 shuffleGrouping和fieldsGrouping方法有助于设置spout和bolt的流分组。
本地群集 – 出于开发目的，我们可以使用LocalCluster对象创建本地群集，然后使用LocalCluster类的submitTopology方法提交拓扑。
文件: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();
}
}
在移动编译之前，Kakfa-Storm集成需要馆长ZooKeeper客户端java库。 ZooKeeper 版本2.9.1支持Apache Storm 0.9.5版本(在本教程中使用)。 下载下面指定的jar文件并将其放在java类路径中。
curator-client-2.9.1.jarcurator-framework-2.9.1.jar
在包含依赖文件后，使用以下命令编译程序，
javac -cp "/path/to/Kafka/apache-storm-0.9.5/lib/*" *.java
执行
启动Kafka Producer CLI(在上一章中介绍)，创建一个名为my-first-topic的新主题，并提供一些示例消息，如下所示 –
hello
kafka
storm
spark
test message
another test message
现在使用以下命令执行应用程序 –
java -cp “/path/to/Kafka/apache-storm-0.9.5/lib/*”:. KafkaStormSample
此应用程序的输出示例如下所示 –
storm : 1
test : 2
spark : 1
another : 1
kafka : 1
hello : 1
message : 2
