本文介绍了如何在基于Hadoop的大数据平台中整合Kafka消息中间件与Storm实时计算框架，实现数据的实时处理和离线分析。文章详细讲述了Kafka和Storm的安装配置过程，演示了Kafka消息消费、Storm实时计算以及数据写入HDFS进行离线分析的具体实现。
在基于Hadoop平台的很多应用场景中，我们需要对数据进行离线和实时分析，离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析，但是对于实时的需求Hive就不合适了。实时应用场景可以使用Storm，它是一个实时处理系统，它为实时处理类应用提供了一个计算模型，可以很容易地进行编程处理。为了统一离线和实时计算，一般情况下，我们都希望将离线和实时计算的数据源的集合统一起来作为输入，然后将数据的流向分别经由实时系统和离线分析系统，分别进行分析处理，这时我们可以考虑将数据源（如使用Flume收集日志）直接连接一个消息中间件，如Kafka，可以整合Flume+Kafka，Flume作为消息的Producer，生产的消息数据（日志数据、业务请求数据等等）发布到Kafka中，然后通过订阅的方式，使用Storm的Topology作为消息的Consumer，在Storm集群中分别进行如下两个需求场景的处理：
直接使用Storm的Topology对数据进行实时分析处理
整合Storm+HDFS，将消息处理后写入HDFS进行离线分析处理
实时处理，只要开发满足业务需要的Topology即可，不做过多说明。这里，我们主要从安装配置Kafka、Storm，以及整合Kafka+Storm、整合Storm+HDFS、整合Kafka+Storm+HDFS这几点来配置实践，满足上面提出的一些需求。配置实践使用的软件包如下所示：
zookeeper-3.4.5.tar.gz
kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz
apache-storm-0.9.2-incubating.tar.gz
hadoop-2.2.0.tar.gz
程序配置运行所基于的操作系统为CentOS 5.11。
Kafka安装配置
我们使用3台机器搭建Kafka集群：
1
192.168.4.142 h1
2
192.168.4.143 h2
3
192.168.4.144 h3
在安装Kafka集群之前，这里没有使用Kafka自带的Zookeeper，而是独立安装了一个Zookeeper集群，也是使用这3台机器，保证Zookeeper集群正常运行。
首先，在h1上准备Kafka安装文件，执行如下命令：
1
cd /usr/local/
2
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz
3
tar xvzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz
4
ln -s /usr/local/kafka_2.9.2-0.8.1.1 /usr/local/kafka
5
chown -R kafka:kafka /usr/local/kafka_2.9.2-0.8.1.1 /usr/local/kafka
修改配置文件/usr/local/kafka/config/server.properties，修改如下内容：
1
broker.id=0
2
zookeeper.connect=h1:2181,h2:2181,h3:2181/kafka
这里需要说明的是，默认Kafka会使用ZooKeeper默认的/路径，这样有关Kafka的ZooKeeper配置就会散落在根路径下面，如果你有其他的应用也在使用ZooKeeper集群，查看ZooKeeper中数据可能会不直观，所以强烈建议指定一个chroot路径，直接在zookeeper.connect配置项中指定：
1
zookeeper.connect=h1:2181,h2:2181,h3:2181/kafka
而且，需要手动在ZooKeeper中创建路径/kafka，使用如下命令连接到任意一台ZooKeeper服务器：
1
cd /usr/local/zookeeper
2
bin/zkCli.sh
在ZooKeeper执行如下命令创建chroot路径：
1
create /kafka ''
这样，每次连接Kafka集群的时候（使用--zookeeper选项），也必须使用带chroot路径的连接字符串，后面会看到。
然后，将配置好的安装文件同步到其他的h2、h3节点上：
1
scp -r /usr/local/kafka_2.9.2-0.8.1.1/ h2:/usr/local/
2
scp -r /usr/local/kafka_2.9.2-0.8.1.1/ h3:/usr/local/
最后，在h2、h3节点上配置，执行如下命令：
1
cd /usr/local/
2
ln -s /usr/local/kafka_2.9.2-0.8.1.1 /usr/local/kafka
3
chown -R kafka:kafka /usr/local/kafka_2.9.2-0.8.1.1 /usr/local/kafka
并修改配置文件/usr/local/kafka/config/server.properties内容如下所示：
1
broker.id=1 # 在h1修改
2
3
broker.id=2 # 在h2修改
因为Kafka集群需要保证各个Broker的id在整个集群中必须唯一，需要调整这个配置项的值（如果在单机上，可以通过建立多个Broker进程来模拟分布式的Kafka集群，也需要Broker的id唯一，还需要修改一些配置目录的信息）。
在集群中的h1、h2、h3这三个节点上分别启动Kafka，分别执行如下命令：
1
bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties &
可以通过查看日志，或者检查进程状态，保证Kafka集群启动成功。
我们创建一个名称为my-replicated-topic5的Topic，5个分区，并且复制因子为3，执行如下命令：
1
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper h1:2181,h2:2181,h3:2181/kafka --replication-factor 3 --partitions 5 --topic my-replicated-topic5
查看创建的Topic，执行如下命令：
1
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper h1:2181,h2:2181,h3:2181/kafka --topic my-replicated-topic5
结果信息如下所示：
1
Topic:my-replicated-topic5 PartitionCount:5 ReplicationFactor:3 Configs:
2
Topic: my-replicated-topic5 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0,2,1 Isr: 0,2,1
3
Topic: my-replicated-topic5 Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 1,0,2 Isr: 0,2,1
4
Topic: my-replicated-topic5 Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 2,1,0 Isr: 2,0,1
5
Topic: my-replicated-topic5 Partition: 3 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 0,2,1
6
Topic: my-replicated-topic5 Partition: 4 Leader: 2 Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0,1
上面Leader、Replicas、Isr的含义如下：
1
Partition： 分区
2
Leader ： 负责读写指定分区的节点
3
Replicas ： 复制该分区log的节点列表
4
Isr ： "in-sync" replicas，当前活跃的副本列表（是一个子集），并且可能成为Leader
我们可以通过Kafka自带的bin/kafka-console-producer.sh和bin/kafka-console-consumer.sh脚本，来验证演示如果发布消息、消费消息。
在一个终端，启动Producer，并向我们上面创建的名称为my-replicated-topic5的Topic中生产消息，执行如下脚本：
1
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list h1:9092,h2:9092,h3:9092 --topic my-replicated-topic5
在另一个终端，启动Consumer，并订阅我们上面创建的名称为my-replicated-topic5的Topic中生产的消息，执行如下脚本：
1
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper h1:2181,h2:2181,h3:2181/kafka --from-beginning --topic my-replicated-topic5
可以在Producer终端上输入字符串消息行，然后回车，就可以在Consumer终端上看到消费者消费的消息内容。
也可以参考Kafka的Producer和Consumer的Java API，通过API编码的方式来实现消息生产和消费的处理逻辑。
Storm安装配置
Storm集群也依赖Zookeeper集群，要保证Zookeeper集群正常运行。Storm的安装配置比较简单，我们仍然使用下面3台机器搭建：
1
192.168.4.142 h1
2
192.168.4.143 h2
3
192.168.4.144 h3
首先，在h1节点上，执行如下命令安装：
1
cd /usr/local/
2
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/incubator/storm/apache-storm-0.9.2-incubating/apache-storm-0.9.2-incubating.tar.gz
3
tar xvzf apache-storm-0.9.2-incubating.tar.gz
4
ln -s /usr/local/apache-storm-0.9.2-incubating /usr/local/storm
5
chown -R storm:storm /usr/local/apache-storm-0.9.2-incubating /usr/local/storm
然后，修改配置文件conf/storm.yaml，内容如下所示：
01
storm.zookeeper.servers:
02
- "h1"
03
- "h2"
04
- "h3"
05
storm.zookeeper.port: 2181
06
#
07
nimbus.host: "h1"
08
09
supervisor.slots.ports:
10
- 6700
11
- 6701
12
- 6702
13
- 6703
14
15
storm.local.dir: "/tmp/storm"
将配置好的安装文件，分发到其他节点上：
1
scp -r /usr/local/apache-storm-0.9.2-incubating/ h2:/usr/local/
2
scp -r /usr/local/apache-storm-0.9.2-incubating/ h3:/usr/local/
最后，在h2、h3节点上配置，执行如下命令：
1
cd /usr/local/
2
ln -s /usr/local/apache-storm-0.9.2-incubating /usr/local/storm
3
chown -R storm:storm /usr/local/apache-storm-0.9.2-incubating /usr/local/storm
Storm集群的主节点为Nimbus，从节点为Supervisor，我们需要在h1上启动Nimbus服务，在从节点h2、h3上启动Supervisor服务：
1
bin/storm nimbus &
2
bin/storm supervisor &
为了方便监控，可以启动Storm UI，可以从Web页面上监控Storm Topology的运行状态，例如在h2上启动：
1
bin/storm ui &
这样可以通过访问http://h2:8080/来查看Topology的运行状况。
整合Kafka+Storm
消息通过各种方式进入到Kafka消息中间件，比如可以通过使用Flume来收集日志数据，然后在Kafka中路由暂存，然后再由实时计算程序Storm做实时分析，这时我们就需要将在Storm的Spout中读取Kafka中的消息，然后交由具体的Spot组件去分析处理。实际上，apache-storm-0.9.2-incubating这个版本的Storm已经自带了一个集成Kafka的外部插件程序storm-kafka，可以直接使用，例如我使用的Maven依赖配置，如下所示：
01
<dependency>
02
<groupId>org.apache.storm</groupId>
03
<artifactId>storm-core</artifactId>
04
<version>0.9.2-incubating</version>
05
<scope>provided</scope>
06
</dependency>
07
<dependency>
08
<groupId>org.apache.storm</groupId>
09
<artifactId>storm-kafka</artifactId>
10
<version>0.9.2-incubating</version>
11
</dependency>
12
<dependency>
13
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
14
<artifactId>kafka_2.9.2</artifactId>
15
<version>0.8.1.1</version>
16
<exclusions>
17
<exclusion>
18
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
19
<artifactId>zookeeper</artifactId>
20
</exclusion>
21
<exclusion>
22
<groupId>log4j</groupId>
23
<artifactId>log4j</artifactId>
24
</exclusion>
25
</exclusions>
26
</dependency>
下面，我们开发了一个简单WordCount示例程序，从Kafka读取订阅的消息行，通过空格拆分出单个单词，然后再做词频统计计算，实现的Topology的代码，如下所示：
001
package org.shirdrn.storm.examples;
002
003
import java.util.Arrays;
004
import java.util.HashMap;
005
import java.util.Iterator;
006
import java.util.Map;
007
import java.util.Map.Entry;
008
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
009
010
import org.apache.commons.logging.Log;
011
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
012
013
import storm.kafka.BrokerHosts;
014
import storm.kafka.KafkaSpout;
015
import storm.kafka.SpoutConfig;
016
import storm.kafka.StringScheme;
017
import storm.kafka.ZkHosts;
018
import backtype.storm.Config;
019
import backtype.storm.LocalCluster;
020
import backtype.storm.StormSubmitter;
021
import backtype.storm.generated.AlreadyAliveException;
022
import backtype.storm.generated.InvalidTopologyException;
023
import backtype.storm.spout.SchemeAsMultiScheme;
024
import backtype.storm.task.OutputCollector;
025
import backtype.storm.task.TopologyContext;
026
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
027
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
028
import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
029
import backtype.storm.tuple.Fields;
030
import backtype.storm.tuple.Tuple;
031
import backtype.storm.tuple.Values;
032
033
public class MyKafkaTopology {
034
035
public static class KafkaWordSplitter extends BaseRichBolt {
036
037
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(KafkaWordSplitter.class);
038
private static final long serialVersionUID = 886149197481637894L;
039
private OutputCollector collector;
040
041
@Override
042
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
043
OutputCollector collector) {
044
this.collector = collector;
045
}
046
047
@Override
048
public void execute(Tuple input) {
049
String line = input.getString(0);
050
LOG.info("RECV[kafka -> splitter] " + line);
051
String[] words = line.split("\\s+");
052
for(String word : words) {
053
LOG.info("EMIT[splitter -> counter] " + word);
054
collector.emit(input, new Values(word, 1));
055
}
056
collector.ack(input);
057
}
058
059
@Override
060
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
061
declarer.declare(new Fields("word", "count"));
062
}
063
064
}
065
066
public static class WordCounter extends BaseRichBolt {
067
068
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(WordCounter.class);
069
private static final long serialVersionUID = 886149197481637894L;
070
private OutputCollector collector;
071
private Map<String, AtomicInteger> counterMap;
072
073
@Override
074
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
075
OutputCollector collector) {
076
this.collector = collector;
077
this.counterMap = new HashMap<String, AtomicInteger>();
078
}
079
080
@Override
081
public void execute(Tuple input) {
082
String word = input.getString(0);
083
int count = input.getInteger(1);
084
LOG.info("RECV[splitter -> counter] " + word + " : " + count);
085
AtomicInteger ai = this.counterMap.get(word);
086
if(ai == null) {
087
ai = new AtomicInteger();
088
this.counterMap.put(word, ai);
089
}
090
ai.addAndGet(count);
091
collector.ack(input);
092
LOG.info("CHECK statistics map: " + this.counterMap);
093
}
094
095
@Override
096
public void cleanup() {
097
LOG.info("The final result:");
098
Iterator<Entry<String, AtomicInteger>> iter = this.counterMap.entrySet().iterator();
099
while(iter.hasNext()) {
100
Entry<String, AtomicInteger> entry = iter.next();
101
LOG.info(entry.getKey() + "\t:\t" + entry.getValue().get());
102
}
103
104
}
105
106
@Override
107
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
108
declarer.declare(new Fields("word", "count"));
109
}
110
}
111
112
public static void main(String[] args) throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException, InterruptedException {
113
String zks = "h1:2181,h2:2181,h3:2181";
114
String topic = "my-replicated-topic5";
115
String zkRoot = "/storm"; // default zookeeper root configuration for storm
116
String id = "word";
117
118
BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts(zks);
119
SpoutConfig spoutConf = new SpoutConfig(brokerHosts, topic, zkRoot, id);
120
spoutConf.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme());
121
spoutConf.forceFromStart = false;
122
spoutConf.zkServers = Arrays.asList(new String[] {"h1", "h2", "h3"});
123
spoutConf.zkPort = 2181;
124
125
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
126
builder.setSpout("kafka-reader", new KafkaSpout(spoutConf), 5); // Kafka我们创建了一个5分区的Topic，这里并行度设置为5
127
builder.setBolt("word-splitter", new KafkaWordSplitter(), 2).shuffleGrouping("kafka-reader");
128
builder.setBolt("word-counter", new WordCounter()).fieldsGrouping("word-splitter", new Fields("word"));
129
130
Config conf = new Config();
131
132
String name = MyKafkaTopology.class.getSimpleName();
133
if (args != null && args.length > 0) {
134
// Nimbus host name passed from command line
135
conf.put(Config.NIMBUS_HOST, args[0]);
136
conf.setNumWorkers(3);
137
StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(name, conf, builder.createTopology());
138
} else {
139
conf.setMaxTaskParallelism(3);
140
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
141
cluster.submitTopology(name, conf, builder.createTopology());
142
Thread.sleep(60000);
143
cluster.shutdown();
144
}
145
}
146
}
上面程序，在本地调试（使用LocalCluster）不需要输入任何参数，提交到实际集群中运行时，需要传递一个参数，该参数为Nimbus的主机名称。
通过Maven构建，生成一个包含依赖的single jar文件（不要把Storm的依赖包添加进去），例如storm-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar，在提交Topology程序到Storm集群之前，因为用到了Kafka，需要拷贝一下依赖jar文件到Storm集群中的lib目录下面：
1
cp /usr/local/kafka/libs/kafka_2.9.2-0.8.1.1.jar /usr/local/storm/lib/
2
cp /usr/local/kafka/libs/scala-library-2.9.2.jar /usr/local/storm/lib/
3
cp /usr/local/kafka/libs/metrics-core-2.2.0.jar /usr/local/storm/lib/
4
cp /usr/local/kafka/libs/snappy-java-1.0.5.jar /usr/local/storm/lib/
5
cp /usr/local/kafka/libs/zkclient-0.3.jar /usr/local/storm/lib/
6
cp /usr/local/kafka/libs/log4j-1.2.15.jar /usr/local/storm/lib/
7
cp /usr/local/kafka/libs/slf4j-api-1.7.2.jar /usr/local/storm/lib/
8
cp /usr/local/kafka/libs/jopt-simple-3.2.jar /usr/local/storm/lib/
然后，就可以提交我们开发的Topology程序了：
1
bin/storm jar /home/storm/storm-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar org.shirdrn.storm.examples.MyKafkaTopology h1
可以通过查看日志文件（logs/目录下）或者Storm UI来监控Topology的运行状况。如果程序没有错误，可以使用前面我们使用的Kafka Producer来生成消息，就能看到我们开发的Storm Topology能够实时接收到并进行处理。
上面Topology实现代码中，有一个很关键的配置对象SpoutConfig，配置属性如下所示：
1
spoutConf.forceFromStart = false;
该配置是指，如果该Topology因故障停止处理，下次正常运行时是否从Spout对应数据源Kafka中的该订阅Topic的起始位置开始读取，如果forceFromStart=true，则之前处理过的Tuple还要重新处理一遍，否则会从上次处理的位置继续处理，保证Kafka中的Topic数据不被重复处理，是在数据源的位置进行状态记录。
整合Storm+HDFS
Storm实时计算集群从Kafka消息中间件中消费消息，有实时处理需求的可以走实时处理程序，还有需要进行离线分析的需求，如写入到HDFS进行分析。下面实现了一个Topology，代码如下所示：
001
package org.shirdrn.storm.examples;
002
003
import java.text.DateFormat;
004
import java.text.SimpleDateFormat;
005
import java.util.Date;
006
import java.util.Map;
007
import java.util.Random;
008
009
import org.apache.commons.logging.Log;
010
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
011
import org.apache.storm.hdfs.bolt.HdfsBolt;
012
import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.DefaultFileNameFormat;
013
import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.DelimitedRecordFormat;
014
import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.FileNameFormat;
015
import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.RecordFormat;
016
import org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileRotationPolicy;
017
import org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.TimedRotationPolicy;
018
import org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.TimedRotationPolicy.TimeUnit;
019
import org.apache.storm.hdfs.bolt.sync.CountSyncPolicy;
020
import org.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;
021
022
import backtype.storm.Config;
023
import backtype.storm.LocalCluster;
024
import backtype.storm.StormSubmitter;
025
import backtype.storm.generated.AlreadyAliveException;
026
import backtype.storm.generated.InvalidTopologyException;
027
import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
028
import backtype.storm.task.TopologyContext;
029
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
030
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
031
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
032
import backtype.storm.tuple.Fields;
033
import backtype.storm.tuple.Values;
034
import backtype.storm.utils.Utils;
035
036
public class StormToHDFSTopology {
037
038
public static class EventSpout extends BaseRichSpout {
039
040
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(EventSpout.class);
041
private static final long serialVersionUID = 886149197481637894L;
042
private SpoutOutputCollector collector;
043
private Random rand;
044
private String[] records;
045
046
@Override
047
public void open(Map conf, TopologyContext context,
048
SpoutOutputCollector collector) {
049
this.collector = collector;
050
rand = new Random();
051
records = new String[] {
052
"10001 ef2da82d4c8b49c44199655dc14f39f6 4.2.1 HUAWEI G610-U00 HUAWEI 2 70:72:3c:73:8b:22 2014-10-13 12:36:35",
053
"10001 ffb52739a29348a67952e47c12da54ef 4.3 GT-I9300 samsung 2 50:CC:F8:E4:22:E2 2014-10-13 12:36:02",
054
"10001 ef2da82d4c8b49c44199655dc14f39f6 4.2.1 HUAWEI G610-U00 HUAWEI 2 70:72:3c:73:8b:22 2014-10-13 12:36:35"
055
};
056
}
057
058
059
@Override
060
public void nextTuple() {
061
Utils.sleep(1000);
062
DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd_HH-mm-ss");
063
Date d = new Date(System.currentTimeMillis());
064
String minute = df.format(d);
065
String record = records[rand.nextInt(records.length)];
066
LOG.info("EMIT[spout -> hdfs] " + minute + " : " + record);
067
collector.emit(new Values(minute, record));
068
}
069
070
@Override
071
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
072
declarer.declare(new Fields("minute", "record"));
073
}
074
075
076
}
077
078
public static void main(String[] args) throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException, InterruptedException {
079
// use "|" instead of "," for field delimiter
080
RecordFormat format = new DelimitedRecordFormat()
081
.withFieldDelimiter(" : ");
082
083
// sync the filesystem after every 1k tuples
084
SyncPolicy syncPolicy = new CountSyncPolicy(1000);
085
086
// rotate files
087
FileRotationPolicy rotationPolicy = new TimedRotationPolicy(1.0f, TimeUnit.MINUTES);
088
089
FileNameFormat fileNameFormat = new DefaultFileNameFormat()
090
.withPath("/storm/").withPrefix("app_").withExtension(".log");
091
092
HdfsBolt hdfsBolt = new HdfsBolt()
093
.withFsUrl("hdfs://h1:8020")
094
.withFileNameFormat(fileNameFormat)
095
.withRecordFormat(format)
096
.withRotationPolicy(rotationPolicy)
097
.withSyncPolicy(syncPolicy);
098
099
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
100
builder.setSpout("event-spout", new EventSpout(), 3);
101
builder.setBolt("hdfs-bolt", hdfsBolt, 2).fieldsGrouping("event-spout", new Fields("minute"));
102
103
Config conf = new Config();
104
105
String name = StormToHDFSTopology.class.getSimpleName();
106
if (args != null && args.length > 0) {
107
conf.put(Config.NIMBUS_HOST, args[0]);
108
conf.setNumWorkers(3);
109
StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(name, conf, builder.createTopology());
110
} else {
111
conf.setMaxTaskParallelism(3);
112
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
113
cluster.submitTopology(name, conf, builder.createTopology());
114
Thread.sleep(60000);
115
cluster.shutdown();
116
}
117
}
118
119
}
上面的处理逻辑，可以对HdfsBolt进行更加详细的配置，如FileNameFormat、SyncPolicy、FileRotationPolicy（可以设置在满足什么条件下，切出一个新的日志，如可以指定多长时间切出一个新的日志文件，可以指定一个日志文件大小达到设置值后，再写一个新日志文件），更多设置可以参考storm-hdfs，。
上面代码在打包的时候，需要注意，使用storm-starter自带的Maven打包配置，可能在将Topology部署运行的时候，会报错，可以使用maven-shade-plugin这个插件，如下配置所示：
01
<plugin>
02
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
03
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
04
<version>1.4</version>
05
<configuration>
06
<createDependencyReducedPom>true</createDependencyReducedPom>
07
</configuration>
08
<executions>
09
<execution>
10
<phase>package</phase>
11
<goals>
12
<goal>shade</goal>
13
</goals>
14
<configuration>
15
<transformers>
16
<transformer
17
implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
18
<transformer
19
implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
20
<mainClass></mainClass>
21
</transformer>
22
</transformers>
23
</configuration>
24
</execution>
25
</executions>
26
</plugin>
整合Kafka+Storm+HDFS
上面分别对整合Kafka+Storm和Storm+HDFS做了实践，可以将后者的Spout改成前者的Spout，从Kafka中消费消息，在Storm中可以做简单处理，然后将数据写入HDFS，最后可以在Hadoop平台上对数据进行离线分析处理。下面，写了一个简单的例子，从Kafka消费消息，然后经由Storm处理，写入到HDFS存储，代码如下所示：
001
package org.shirdrn.storm.examples;
002
003
import java.util.Arrays;
004
import java.util.Map;
005
006
import org.apache.commons.logging.Log;
007
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
008
import org.apache.storm.hdfs.bolt.HdfsBolt;
009
import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.DefaultFileNameFormat;
010
import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.DelimitedRecordFormat;
011
import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.FileNameFormat;
012
import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.RecordFormat;
013
import org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileRotationPolicy;
014
import org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.TimedRotationPolicy;
015
import org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.TimedRotationPolicy.TimeUnit;
016
import org.apache.storm.hdfs.bolt.sync.CountSyncPolicy;
017
import org.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;
018
019
import storm.kafka.BrokerHosts;
020
import storm.kafka.KafkaSpout;
021
import storm.kafka.SpoutConfig;
022
import storm.kafka.StringScheme;
023
import storm.kafka.ZkHosts;
024
import backtype.storm.Config;
025
import backtype.storm.LocalCluster;
026
import backtype.storm.StormSubmitter;
027
import backtype.storm.generated.AlreadyAliveException;
028
import backtype.storm.generated.InvalidTopologyException;
029
import backtype.storm.spout.SchemeAsMultiScheme;
030
import backtype.storm.task.OutputCollector;
031
import backtype.storm.task.TopologyContext;
032
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
033
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
034
import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
035
import backtype.storm.tuple.Fields;
036
import backtype.storm.tuple.Tuple;
037
import backtype.storm.tuple.Values;
038
039
public class DistributeWordTopology {
040
041
public static class KafkaWordToUpperCase extends BaseRichBolt {
042
043
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(KafkaWordToUpperCase.class);
044
private static final long serialVersionUID = -5207232012035109026L;
045
private OutputCollector collector;
046
047
@Override
048
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
049
OutputCollector collector) {
050
this.collector = collector;
051
}
052
053
@Override
054
public void execute(Tuple input) {
055
String line = input.getString(0).trim();
056
LOG.info("RECV[kafka -> splitter] " + line);
057
if(!line.isEmpty()) {
058
String upperLine = line.toUpperCase();
059
LOG.info("EMIT[splitter -> counter] " + upperLine);
060
collector.emit(input, new Values(upperLine, upperLine.length()));
061
}
062
collector.ack(input);
063
}
064
065
@Override
066
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
067
declarer.declare(new Fields("line", "len"));
068
}
069
070
}
071
072
public static class RealtimeBolt extends BaseRichBolt {
073
074
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(KafkaWordToUpperCase.class);
075
private static final long serialVersionUID = -4115132557403913367L;
076
private OutputCollector collector;
077
078
@Override
079
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
080
OutputCollector collector) {
081
this.collector = collector;
082
}
083
084
@Override
085
public void execute(Tuple input) {
086
String line = input.getString(0).trim();
087
LOG.info("REALTIME: " + line);
088
collector.ack(input);
089
}
090
091
@Override
092
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
093
094
}
095
096
}
097
098
public static void main(String[] args) throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException, InterruptedException {
099
100
// Configure Kafka
101
String zks = "h1:2181,h2:2181,h3:2181";
102
String topic = "my-replicated-topic5";
103
String zkRoot = "/storm"; // default zookeeper root configuration for storm
104
String id = "word";
105
BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts(zks);
106
SpoutConfig spoutConf = new SpoutConfig(brokerHosts, topic, zkRoot, id);
107
spoutConf.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme());
108
spoutConf.forceFromStart = false;
109
spoutConf.zkServers = Arrays.asList(new String[] {"h1", "h2", "h3"});
110
spoutConf.zkPort = 2181;
111
112
// Configure HDFS bolt
113
RecordFormat format = new DelimitedRecordFormat()
114
.withFieldDelimiter("\t"); // use "\t" instead of "," for field delimiter
115
SyncPolicy syncPolicy = new CountSyncPolicy(1000); // sync the filesystem after every 1k tuples
116
FileRotationPolicy rotationPolicy = new TimedRotationPolicy(1.0f, TimeUnit.MINUTES); // rotate files
117
FileNameFormat fileNameFormat = new DefaultFileNameFormat()
118
.withPath("/storm/").withPrefix("app_").withExtension(".log"); // set file name format
119
HdfsBolt hdfsBolt = new HdfsBolt()
120
.withFsUrl("hdfs://h1:8020")
121
.withFileNameFormat(fileNameFormat)
122
.withRecordFormat(format)
123
.withRotationPolicy(rotationPolicy)
124
.withSyncPolicy(syncPolicy);
125
126
// configure & build topology
127
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
128
builder.setSpout("kafka-reader", new KafkaSpout(spoutConf), 5);
129
builder.setBolt("to-upper", new KafkaWordToUpperCase(), 3).shuffleGrouping("kafka-reader");
130
builder.setBolt("hdfs-bolt", hdfsBolt, 2).shuffleGrouping("to-upper");
131
builder.setBolt("realtime", new RealtimeBolt(), 2).shuffleGrouping("to-upper");
132
133
// submit topology
134
Config conf = new Config();
135
String name = DistributeWordTopology.class.getSimpleName();
136
if (args != null && args.length > 0) {
137
String nimbus = args[0];
138
conf.put(Config.NIMBUS_HOST, nimbus);
139
conf.setNumWorkers(3);
140
StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(name, conf, builder.createTopology());
141
} else {
142
conf.setMaxTaskParallelism(3);
143
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
144
cluster.submitTopology(name, conf, builder.createTopology());
145
Thread.sleep(60000);
146
cluster.shutdown();
147
}
148
}
149
150
}
上面代码中，名称为to-upper的Bolt将接收到的字符串行转换成大写以后，会将处理过的数据向后面的hdfs-bolt、realtime这两个Bolt各发一份拷贝，然后由这两个Bolt分别根据实际需要（实时/离线）单独处理。
打包后，在Storm集群上部署并运行这个Topology：
1
bin/storm jar ~/storm-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar org.shirdrn.storm.examples.DistributeWordTopology h1
可以通过Storm UI查看Topology运行情况，可以查看HDFS上生成的数据。
参考链接
http://kafka.apache.org/
http://kafka.apache.org/documentation.html
https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Consumer+Group+Example
http://storm.apache.org/
http://storm.apache.org/documentation/Tutorial.html
http://storm.apache.org/documentation/FAQ.html
https://github.com/ptgoetz/storm-hdfs
转载:http://shiyanjun.cn/archives/934.html
转载于:https://blog.51cto.com/mengphilip/1625267
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