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实例来自书籍《Oreilly.Getting.Started.with.Storm.Aug.2012》

先讲下我们这次所需涉及到的概念：Topology、Spout、Blot

Topology：Storm的运行单位，相当于Hadoop中的job，一个topology是spouts和bolts组成的图，通过stream groupings将图中的spouts和bolts连接起来

Spout：消息源，topology里面的消息生产者，一般来说消息源会从一个外部源读取数据并且向topology里面发出消息：tuple。

Blot：所有的消息处理逻辑被封装在bolts里面。Bolts可以做很多事情：过滤，聚合，查询数据库等等。

一下是实例的流程图

words.txt--将要执行wordcount操作的文件

[plain]view plaincopy 
   
 storm  
 test  
 are  
 great  
 is  
 an  
 storm  
 simple  
 application  
 but  
 very  
 powerfull  
 really  
 StOrm  
 is  
 great  

1、Topology的创建

[java]view plaincopy 
   
 <span style="white-space:pre">  </span>//Topology definition  
     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(),1)  
         .fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word"));  
       
        //Configuration  
     Config conf = new Config();  
     conf.put("wordsFile", args[0]);  
     conf.setDebug(false);  
        //Topology run  
     conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, 1);  
     LocalCluster cluster = new LocalCluster();  
     cluster.submitTopology("Getting-Started-Toplogie", conf, builder.createTopology());  
     Thread.sleep(1000);  
     cluster.shutdown();  

从上面代码我们可以看到，Topology是通过TopologyBuilder的createTopology来创建。通过TopologyBuilder对象设置Spout以及Blot。

Config对象用于设置集群计算所需的参数，这里的参数是要执行wordcount操作的文件路径。

例子是以本地集群方式运行。

Topology提交通过cluster对象的submitTopology方法来提交。参数包括任务名、配置、以及Topology对象。

注：我们可以看下这里的TopologyBuilder对象的创建。

[java]view plaincopy 
   
 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(),1)  
     .fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word"));  

可以看出，这里有一个流程的执行关系。也可以说是一定订阅关系。第一个blot设置了shuffleGrouping的名称为Spout的名称，而第二个blot则指定了第一个blot的名称。就如我们上面的流程图执行流程一致。

2、Spout（WordReader）

[java]view plaincopy 
   
 package spouts;  
   
 import java.io.BufferedReader;  
 import java.io.FileNotFoundException;  
 import java.io.FileReader;  
 import java.util.Map;  
 import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;  
 import backtype.storm.task.TopologyContext;  
 import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;  
 import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;  
 import backtype.storm.tuple.Fields;  
 import backtype.storm.tuple.Values;  
   
 public class WordReader extends BaseRichSpout {  
   
     private SpoutOutputCollector collector;  
     private FileReader fileReader;  
     private boolean completed = false;  
     public void ack(Object msgId) {  
         System.out.println("OK:"+msgId);  
     }  
     public void close() {}  
     public void fail(Object msgId) {  
         System.out.println("FAIL:"+msgId);  
     }  
   
     /** 
      * The only thing that the methods will do It is emit each  
      * file line 
      */  
     public void nextTuple() {  
         /** 
          * The nextuple it is called forever, so if we have been readed the file 
          * we will wait and then return 
          */  
         if(completed){  
             try {  
                 Thread.sleep(1000);  
             } catch (InterruptedException e) {  
                 //Do nothing  
             }  
             return;  
         }  
         String str;  
         //Open the reader  
         BufferedReader reader = new BufferedReader(fileReader);  
         try{  
             //Read all lines  
             while((str = reader.readLine()) != null){  
                 /** 
                  * By each line emmit a new value with the line as a their 
                  */  
                 this.collector.emit(new Values(str),str);  
             }  
         }catch(Exception e){  
             throw new RuntimeException("Error reading tuple",e);  
         }finally{  
             completed = true;  
         }  
     }  
   
     /** 
      * We will create the file and get the collector object 
      */  
     public void open(Map conf, TopologyContext context,  
             SpoutOutputCollector collector) {  
         try {  
             this.fileReader = new FileReader(conf.get("wordsFile").toString());  
         } catch (FileNotFoundException e) {  
             throw new RuntimeException("Error reading file ["+conf.get("wordFile")+"]");  
         }  
         this.collector = collector;  
     }  
   
     /** 
      * Declare the output field "line" 
      */  
     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {  
         declarer.declare(new Fields("line"));  
     }  
 }  

* declareOutputFields方法用于定义输出字段名

* 首先集群提交Topology之后，会先调用open方法，open内部使用config对象获取文件并获取fileReader对象。

* nextTuple()方法通过BufferReader读取到fileReader数据之后，读取每一行数据，然后通过emit方法发送数据到订阅了数据的blot上。
3、第一个Blot（拆分出所有的wordcount传入下一个blot）

[java]view plaincopy 
   
 package bolts;  
   
 import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;  
 import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;  
 import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;  
 import backtype.storm.tuple.Fields;  
 import backtype.storm.tuple.Tuple;  
 import backtype.storm.tuple.Values;  
   
 public class WordNormalizer extends BaseBasicBolt {  
   
     public void cleanup() {}  
   
     /** 
      * The bolt will receive the line from the 
      * words file and process it to Normalize this line 
      *  
      * The normalize will be put the words in lower case 
      * and split the line to get all words in this  
      */  
     public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {  
         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));  
             }  
         }  
     }  
       
   
     /** 
      * The bolt will only emit the field "word"  
      */  
     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {  
         declarer.declare(new Fields("word"));  
     }  
 }  

这个blot基本上没做什么事情，只是在execute方法中将words切分然后emit到下一个blot

4、第二个blot（执行单词统计）

[java]view plaincopy 
   
 package bolts;  
   
 import java.util.HashMap;  
 import java.util.Map;  
   
 import backtype.storm.task.TopologyContext;  
 import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;  
 import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;  
 import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;  
 import backtype.storm.tuple.Tuple;  
   
 public class WordCounter extends BaseBasicBolt {  
   
     Integer id;  
     String name;  
     Map<String, Integer> counters;  
   
     /** 
      * At the end of the spout (when the cluster is shutdown 
      * We will show the word counters 
      */  
     @Override  
     public void cleanup() {  
         System.out.println("-- Word Counter ["+name+"-"+id+"] --");  
         for(Map.Entry<String, Integer> entry : counters.entrySet()){  
             System.out.println(entry.getKey()+": "+entry.getValue());  
         }  
     }  
   
     /** 
      * On create  
      */  
     @Override  
     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {  
         this.counters = new HashMap<String, Integer>();  
         this.name = context.getThisComponentId();  
         this.id = context.getThisTaskId();  
     }  
   
     @Override  
     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {}  
   
   
     @Override  
     public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {  
         String str = input.getString(0);  
         /** 
          * If the word dosn't exist in the map we will create 
          * this, if not We will add 1  
          */  
         if(!counters.containsKey(str)){  
             counters.put(str, 1);  
         }else{  
             Integer c = counters.get(str) + 1;  
             counters.put(str, c);  
         }  
     }  
 }  