如何在Storm编程实现与Kafka的集成

问题导读

1.如何编程实现Storm与Kafka集成?

2.Storm中Topology如何实现的?

3.如何验证集成效果?

一、实现模型

数据流程:

1、Kafka Producter生成topic1主题的消息

2、Storm中有个Topology,包含了KafkaSpout、SenqueceBolt、KafkaBolt三个组件。其中KafkaSpout订阅了topic1主题消息,然后发送

给SenqueceBolt加工处理,最后数据由KafkaBolt生成topic2主题消息发送给Kafka

3、Kafka Consumer负责消费topic2主题的消息

二、Topology实现

1、创建maven工程,配置pom.xml

需要依赖storm-core、kafka_2.10、storm-kafka三个包

org.apache.storm

storm-core

0.9.2-incubating

provided

org.apache.kafka

kafka_2.10

0.8.1.1

org.apache.zookeeper

zookeeper

log4j

log4j

org.apache.storm

storm-kafka

0.9.2-incubating

maven-assembly-plugin

2.4

jar-with-dependencies

make-assembly

package

single

复制代码

2、KafkaSpout

KafkaSpout是Storm中自带的Spout,源码在https://github.com/apache/incubator-storm/tree/master/external

使用KafkaSpout时需要子集实现Scheme接口,它主要负责从消息流中解析出需要的数据

public class MessageScheme implements Scheme {

/* (non-Javadoc)

* @see backtype.storm.spout.Scheme#deserialize(byte[])

*/

public List deserialize(byte[] ser) {

try {

String msg = new String(ser, "UTF-8");

return new Values(msg);

} catch (UnsupportedEncodingException e) {

}

return null;

}

/* (non-Javadoc)

* @see backtype.storm.spout.Scheme#getOutputFields()

*/

public Fields getOutputFields() {

// TODO Auto-generated method stub

return new Fields("msg");

}

}

复制代码

3、SenqueceBolt

SenqueceBolt实现很简单,在接收的spout的消息前面加上“I‘m”

public class SenqueceBolt extends BaseBasicBolt{

/* (non-Javadoc)

* @see backtype.storm.topology.IBasicBolt#execute(backtype.storm.tuple.Tuple, backtype.storm.topology.BasicOutputCollector)

*/

public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {

// TODO Auto-generated method stub

String word = (String) input.getValue(0);

String out = "I'm " + word +  "!";

System.out.println("out=" + out);

collector.emit(new Values(out));

}

/* (non-Javadoc)

* @see backtype.storm.topology.IComponent#declareOutputFields(backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer)

*/

public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

declarer.declare(new Fields("message"));

}

}

复制代码

4、KafkaBolt

KafkaBolt是Storm中自带的Bolt,负责向Kafka发送主题消息

5、Topology

public class StormKafkaTopo {

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 配置Zookeeper地址

BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts("node04:2181,node05:2181,node06:2181");

// 配置Kafka订阅的Topic,以及zookeeper中数据节点目录和名字

SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(brokerHosts, "topic1", "/zkkafkaspout" , "kafkaspout");

// 配置KafkaBolt中的kafka.broker.properties

Config conf = new Config();

Map map = new HashMap();

// 配置Kafka broker地址

map.put("metadata.broker.list", "node04:9092");

// serializer.class为消息的序列化类

map.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");

conf.put("kafka.broker.properties", map);

// 配置KafkaBolt生成的topic

conf.put("topic", "topic2");

spoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new MessageScheme());

TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

builder.setSpout("spout", new KafkaSpout(spoutConfig));

builder.setBolt("bolt", new SenqueceBolt()).shuffleGrouping("spout");

builder.setBolt("kafkabolt", new KafkaBolt()).shuffleGrouping("bolt");

if (args != null && args.length > 0) {

conf.setNumWorkers(3);

StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());

} else {

LocalCluster cluster = new LocalCluster();

cluster.submitTopology("Topo", conf, builder.createTopology());

Utils.sleep(100000);

cluster.killTopology("Topo");

cluster.shutdown();

}

}

}

复制代码

三、测试验证

1、使用Kafka client模拟Kafka Producter ,生成topic1主题

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node04:9092 --topic topic1

2、使用Kafka client模拟Kafka Consumer,订阅topic2主题

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic topic2 --from-beginning

3、运行Strom Topology

bin/storm jar storm-kafka-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar  StormKafkaTopo KafkaStorm

4、运行结果

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3974417.html

public class StormKafkaTopo {

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 配置Zookeeper地址

BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts("storm1:2181,storm2:2181,storm3:2181");

// 配置Kafka订阅的Topic,以及zookeeper中数据节点目录和名字

SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(brokerHosts, "topic1", "/zkkafkaspout" , "kafkaspout");

// 配置KafkaBolt中的kafka.broker.properties

Config conf = new Config();

Map map = new HashMap();

// 配置Kafka broker地址

map.put("metadata.broker.list", "storm3:9092");

// serializer.class为消息的序列化类

map.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");

conf.put("kafka.broker.properties", map);

// 配置KafkaBolt生成的topic

conf.put("topic", "topic2");

spoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new MessageScheme());

TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

builder.setSpout("spout", new KafkaSpout(spoutConfig));

builder.setBolt("bolt", new SenqueceBolt()).shuffleGrouping("spout");

builder.setBolt("kafkabolt", new KafkaBolt()).shuffleGrouping("bolt");

if (args != null && args.length > 0) {

conf.setNumWorkers(3);

StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());

} else {

LocalCluster cluster = new LocalCluster();

cluster.submitTopology("Topo", conf, builder.createTopology());

Utils.sleep(100000);

cluster.killTopology("Topo");

cluster.shutdown();

}

}

}

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,348评论 6 491
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,122评论 2 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 156,936评论 0 347
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,427评论 1 283
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,467评论 6 385
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,785评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,931评论 3 406
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,696评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,141评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,483评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,625评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,291评论 4 329
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,892评论 3 312
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,741评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,977评论 1 265
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,324评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,492评论 2 348

推荐阅读更多精彩内容