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简单和明了，Storm让大数据分析变得轻松加愉快。
当今世界，公司的日常运营经常会生成TB级别的数据。数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据，网站、社交媒体、交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据。考虑到数据的生成量，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。我们经常用的一个非常有效的开源实时计算工具就是 —— Twitter开发，通常被比作“实时的Hadoop”。然而Storm远比Hadoop来的简单，因为用它处理大数据不会带来新老技术的交替。
Shruthi Kumar、Siddharth Patankar共同效力于Infosys，分别从事技术分析和研发工作。本文详述了Storm的使用方法，例子中的项目名称为“超速报警系统（Speeding Alert System）”。我们想实现的功能是：实时分析过往车辆的数据，一旦车辆数据超过预设的临界值 —— 便触发一个trigger并把相关的数据存入数据库。
1. Storm是什么
全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。
Hadoop下的Map/Reduce框架对于数据的处理流程是：
1、 将要处理的数据上传到Hadoop的文件系统HDFS中。
2、 Map阶段
a) Master对Map的预处理：对于大量的数据进行切分，划分为M个16~64M的数据分片(可通过参数自定义分片大小)
b) 调用Mapper函数：Master为Worker分配Map任务，每个分片都对应一个Worker进行处理。各个Worker读取并调用用户定义的Mapper函数 处理数据，并将结果存入HDFS，返回存储位置给Master。
一个Worker在Map阶段完成时，在HDFS中，生成一个排好序的Key-values组成的文件。并将位置信息汇报给Master。
3、 Reduce阶段
a) Master对Reduce的预处理：Master为Worker分配Reduce任务，他会将所有Mapper产生的数据进行映射，将相同key的任务分配给某个Worker。
b) 调用Reduce函数：各个Worker将分配到的数据集进行排序（使用工具类Merg），并调用用户自定义的Reduce函数，并将结果写入HDFS。
每个Worker的Reduce任务完成后，都会在HDFS中生成一个输出文件。Hadoop并不将这些文件合并，因为这些文件往往会作为另一个Map/reduce程序的输入。
以上的流程，粗略概括，就是从HDFS中获取数据，将其按照大小分片，进行分布式处理，最终输出结果。从流程来看，Hadoop框架进行数据处理有以下要求：
1、 数据已经存在在HDFS当中。
2、 数据间是少关联的。各个任务执行器在执行负责的数据时，无需考虑对其他数据的影响，数据之间应尽可能是无联系、不会影响的。
使用Hadoop，适合大批量的数据处理，这是他所擅长的。由于基于Map/Reduce这种单级的数据处理模型进行，因此，如果数据间的关联系较大，需要进行数据的多级交互处理（某个阶段的处理数据依赖于上一个阶段），需要进行多次map/reduce。又由于map/reduce每次执行都需要遍历整个数据集，对于数据的实时计算并不合适，于是有了storm。
对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。他同样还有以下的这些特性：
- 易于扩展：对于扩展，伴随着业务的发展，我们的数据量、计算量可能会越来越大，所以希望这个系统是可扩展的。你只需要添加机器和改变对应的topology（拓扑）设置。Storm使用Hadoop Zookeeper进行集群协调，这样可以充分的保证大型集群的良好运行。
- 每条信息的处理都可以得到保证。
- Storm集群管理简易。
- Storm的容错机能：一旦topology递交，Storm会一直运行它直到topology被废除或者被关闭。而在执行中出现错误时，也会由Storm重新分配任务。这是分布式系统中通用问题。一个节点挂了不能影响我的应用。
- 低延迟。都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。
- 尽管通常使用Java，Storm中的topology可以用任何语言设计。
在线实时流处理模型
对于处理大批量数据的Map/reduce程序，在任务完成之后就停止了，但Storm是用于实时计算的，所以，相应的处理程序会一直执行（等待任务，有任务则执行）直至手动停止。
对于Storm，他是实时处理模型，与hadoop的不同是，他是针对在线业务而存在的计算平台，如统计某用户的交易量、生成为某个用户的推荐列表等实时性高的需求。他是一个“流处理”框架。何谓流处理？storm将数据以Stream的方式，并按照Topology的顺序，依次处理并最终生成结果。
当然为了更好的理解文章，你首先需要安装和设置Storm。需要通过以下几个简单的步骤：
- 从Storm官方下载
- 将bin/directory解压到你的PATH上，并保证bin/storm脚本是可执行的。
2. Storm的组件
Storm集群和Hadoop集群表面上看很类似。但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而在Storm上运行的是拓扑（topology），这两者之间是非常不一样的。一个关键的区别是： 一个MapReduce job最终会结束， 而一个topology永远会运行（除非你手动kill掉）。
Storm集群主要由一个主节点（Nimbus后台程序）和一群工作节点（worker node）Supervisor的节点组成，通过 Zookeeper进行协调。Nimbus类似Hadoop里面的JobTracker。Nimbus负责在集群里面分发代码，分配计算任务给机器， 并且监控状态。
每一个工作节点上面运行一个叫做Supervisor的节点。Supervisor会监听分配给它那台机器的工作，根据需要启动/关闭工作进程。每一个工作进程执行一个topology的一个子集；一个运行的topology由运行在很多机器上的很多工作进程组成。
1、 Nimbus主节点：
主节点通常运行一个后台程序 —— Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监测故障。这个很类似于Hadoop中的Job Tracker。
2、Supervisor工作节点：
工作节点同样会运行一个后台程序 —— Supervisor，用于收听工作指派并基于要求运行工作进程。每个工作节点都是topology中一个子集的实现。而Nimbus和Supervisor之间的协调则通过Zookeeper系统或者集群。
3、Zookeeper
Zookeeper是完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。而应用程序实现实时的逻辑则被封装进Storm中的“topology”。topology则是一组由Spouts（数据源）和Bolts（数据操作）通过Stream Groupings进行连接的图。下面对出现的术语进行更深刻的解析。
4、Worker：
运行具体处理组件逻辑的进程。
5、Task：
worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。
6、Topology（拓扑）：
storm中运行的一个实时应用程序，因为各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构。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，如下图：
一个topology会一直运行直到你手动kill掉，Storm自动重新分配执行失败的任务， 并且Storm可以保证你不会有数据丢失（如果开启了高可靠性的话）。如果一些机器意外停机它上面的所有任务会被转移到其他机器上。
运行一个topology很简单。首先，把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar包。然后运行类似下面的这个命令：
storm jar all-my-code.jar backtype.storm.MyTopology arg1 arg2
这个命令会运行主类: backtype.strom.MyTopology, 参数是arg1, arg2。这个类的main函数定义这个topology并且把它提交给Nimbus。storm jar负责连接到Nimbus并且上传jar包。
Topology的定义是一个Thrift结构，并且Nimbus就是一个Thrift服务， 你可以提交由任何语言创建的topology。上面的方面是用JVM-based语言提交的最简单的方法。
7、Spout：
消息源spout是Storm里面一个topology里面的消息生产者。简而言之，Spout从来源处读取数据并放入topology。Spout分成可靠和不可靠两种；当Storm接收失败时，可靠的Spout会对tuple（元组，数据项组成的列表）进行重发；而不可靠的Spout不会考虑接收成功与否只发射一次。
消息源可以发射多条消息流stream。使用OutputFieldsDeclarer.declareStream来定义多个stream，然后使用SpoutOutputCollector来发射指定的stream。
而Spout中最主要的方法就是nextTuple（），该方法会发射一个新的tuple到topology，如果没有新tuple发射则会简单的返回。
要注意的是nextTuple方法不能阻塞，因为storm在同一个线程上面调用所有消息源spout的方法。
另外两个比较重要的spout方法是ack和fail。storm在检测到一个tuple被整个topology成功处理的时候调用ack，否则调用fail。storm只对可靠的spout调用ack和fail。
8、Bolt：
Topology中所有的处理都由Bolt完成。即所有的消息处理逻辑被封装在bolts里面。Bolt可以完成任何事，比如：连接的过滤、聚合、访问文件/数据库、等等。
Bolt从Spout中接收数据并进行处理，如果遇到复杂流的处理也可能将tuple发送给另一个Bolt进行处理。即需要经过很多blots。比如算出一堆图片里面被转发最多的图片就至少需要两步：第一步算出每个图片的转发数量。第二步找出转发最多的前10个图片。（如果要把这个过程做得更具有扩展性那么可能需要更多的步骤）。
Bolts可以发射多条消息流， 使用OutputFieldsDeclarer.declareStream定义stream，使用OutputCollector.emit来选择要发射的stream。
而Bolt中最重要的方法是execute（），以新的tuple作为参数接收。不管是Spout还是Bolt，如果将tuple发射成多个流，这些流都可以通过declareStream（）来声明。
bolts使用OutputCollector来发射tuple，bolts必须要为它处理的每一个tuple调用OutputCollector的ack方法，以通知Storm这个tuple被处理完成了，从而通知这个tuple的发射者spouts。 一般的流程是： bolts处理一个输入tuple, 发射0个或者多个tuple, 然后调用ack通知storm自己已经处理过这个tuple了。storm提供了一个IBasicBolt会自动调用ack。
9、Tuple：
一次消息传递的基本单元。本来应该是一个key-value的map，但是由于各个组件间传递的tuple的字段名称已经事先定义好，所以tuple中只要按序填入各个value就行了，所以就是一个value list.
10、Stream：
源源不断传递的tuple就组成了stream。消息流stream是storm里的关键抽象。一个消息流是一个没有边界的tuple序列， 而这些tuple序列会以一种分布式的方式并行地创建和处理。通过对stream中tuple序列中每个字段命名来定义stream。在默认的情况下，tuple的字段类型可以是：integer，long，short， byte，string，double，float，boolean和byte array。你也可以自定义类型（只要实现相应的序列化器）。
每个消息流在定义的时候会被分配给一个id，因为单向消息流使用的相当普遍， OutputFieldsDeclarer定义了一些方法让你可以定义一个stream而不用指定这个id。在这种情况下这个stream会分配个值为‘default’默认的id 。
Storm提供的最基本的处理stream的原语是spout和bolt。你可以实现spout和bolt提供的接口来处理你的业务逻辑。
11、Stream Groupings：
Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。这里有的6个Stream Grouping类型：
1）. 随机分组（Shuffle grouping）：随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的tuple。
2）. 字段分组（Fields grouping）：根据指定字段分割数据流，并分组。例如，根据“user-id”字段，相同“user-id”的元组总是分发到同一个任务，不同“user-id”的元组可能分发到不同的任务。
3）. 全部分组（All grouping）：tuple被复制到bolt的所有任务。这种类型需要谨慎使用。
4）. 全局分组（Global grouping）：全部流都分配到bolt的同一个任务。明确地说，是分配给ID最小的那个task。
5）. 无分组（None grouping）：你不需要关心流是如何分组。目前，无分组等效于随机分组。但最终，Storm将把无分组的Bolts放到Bolts或Spouts订阅它们的同一线程去执行（如果可能）。
6）. 直接分组（Direct grouping）：这是一个特别的分组类型。元组生产者决定tuple由哪个元组处理者任务接收。
当然还可以实现CustomStreamGroupimg接口来定制自己需要的分组。
storm 和hadoop的对比来了解storm中的基本概念。
| Hadoop | Storm | |
| 系统角色 | JobTracker | Nimbus |
| TaskTracker | Supervisor | |
| Child | Worker | |
| 应用名称 | Job | Topology |
| 组件接口 | Mapper/Reducer | Spout/Bolt |
3. Storm应用场景
Storm 与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式。Hadoop 在本质上是一个批处理系统。数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理。当处理完成时，结果数据返回到 HDFS 供始发者使用。Storm 支持创建拓扑结构来转换没有终点的数据流。不同于 Hadoop 作业，这些转换从不停止，它们会持续处理到达的数据。
Twitter列举了Storm的三大类应用：
1. 信息流处理{Stream processing} Storm可用来实时处理新数据和更新数据库，兼具容错性和可扩展性。即Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。
2. 连续计算{Continuous computation} Storm可进行连续查询并把结果即时反馈给客户端。比如把Twitter上的热门话题发送到浏览器中。
3. 分布式远程程序调用{Distributed RPC} Storm可用来并行处理密集查询。Storm的拓扑结构是一个等待调用信息的分布函数，当它收到一条调用信息后，会对查询进行计算，并返回查询结果。举个例子Distributed RPC可以做并行搜索或者处理大集合的数据。
通过配置drpc服务器，将storm的topology发布为drpc服务。客户端程序可以调用drpc服务将数据发送到storm集群中，并接收处理结果的反馈。这种方式需要drpc服务器进行转发，其中drpc服务器底层通过thrift实现。适合的业务场景主要是实时计算。并且扩展性良好，可以增加每个节点的工作worker数量来动态扩展。
4. 项目实施，构建Topology
当下情况我们需要给Spout和Bolt设计一种能够处理大量数据（日志文件）的topology，当一个特定数据值超过预设的临界值时促发警报。使用Storm的topology，逐行读入日志文件并且监视输入数据。在Storm组件方面，Spout负责读入输入数据。它不仅从现有的文件中读入数据，同时还监视着新文件。文件一旦被修改Spout会读入新的版本并且覆盖之前的tuple（可以被Bolt读入的格式），将tuple发射给Bolt进行临界分析，这样就可以发现所有可能超临界的记录。
下一节将对用例进行详细介绍。
临界分析
这一节，将主要聚焦于临界值的两种分析类型：瞬间临界（instant thershold）和时间序列临界（time series threshold）。
- 瞬间临界值监测：一个字段的值在那个瞬间超过了预设的临界值，如果条件符合的话则触发一个trigger。举个例子当车辆超越80公里每小时，则触发trigger。
- 时间序列临界监测：字段的值在一个给定的时间段内超过了预设的临界值，如果条件符合则触发一个触发器。比如：在5分钟类，时速超过80KM两次及以上的车辆。
Listing One显示了我们将使用的一个类型日志，其中包含的车辆数据信息有：车牌号、车辆行驶的速度以及数据获取的位置。
| AB 123 | 60 | North city |
| BC 123 | 70 | South city |
| CD 234 | 40 | South city |
| DE 123 | 40 | East city |
| EF 123 | 90 | South city |
| GH 123 | 50 | West city |
这里将创建一个对应的XML文件，这将包含引入数据的模式。这个XML将用于日志文件的解析。XML的设计模式和对应的说明请见下表。
XML文件和日志文件都存放在Spout可以随时监测的目录下，用以关注文件的实时更新。而这个用例中的topology请见下图。
Figure 1：Storm中建立的topology，用以实现数据实时处理
如图所示：FilelistenerSpout接收输入日志并进行逐行的读入，接着将数据发射给ThresoldCalculatorBolt进行更深一步的临界值处理。一旦处理完成，被计算行的数据将发送给DBWriterBolt，然后由DBWriterBolt存入给数据库。下面将对这个过程的实现进行详细的解析。
Spout的实现
Spout以日志文件和XML描述文件作为接收对象。XML文件包含了与日志一致的设计模式。不妨设想一下一个示例日志文件，包含了车辆的车牌号、行驶速度、以及数据的捕获位置。（看下图）
Figure2：数据从日志文件到Spout的流程图
Listing Two显示了tuple对应的XML，其中指定了字段、将日志文件切割成字段的定界符以及字段的类型。XML文件以及数据都被保存到Spout指定的路径。
Listing Two：用以描述日志文件的XML文件。
- <TUPLEINFO>
- <FIELDLIST>
- <FIELD>
- <COLUMNNAME>vehicle_number</COLUMNNAME>
- <COLUMNTYPE>string</COLUMNTYPE>
- </FIELD>
- <FIELD>
- <COLUMNNAME>speed</COLUMNNAME>
- <COLUMNTYPE>int</COLUMNTYPE>
- </FIELD>
- <FIELD>
- <COLUMNNAME>location</COLUMNNAME>
- <COLUMNTYPE>string</COLUMNTYPE>
- </FIELD>
- </FIELDLIST>
- <DELIMITER>,</DELIMITER>
- </TUPLEINFO>
通过构造函数及它的参数Directory、PathSpout和TupleInfo对象创建Spout对象。TupleInfo储存了日志文件的字段、定界符、字段的类型这些很必要的信息。这个对象通过序列化XML时建立。
Spout的实现步骤：
- 对文件的改变进行分开的监听，并监视目录下有无新日志文件添加。
- 在数据得到了字段的说明后，将其转换成tuple。
- 声明Spout和Bolt之间的分组，并决定tuple发送给Bolt的途径。
Spout的具体编码在Listing Three中显示。
Listing Three：Spout中open、nextTuple和delcareOutputFields方法的逻辑。
- public void open( Map conf, TopologyContext context,SpoutOutputCollector collector )
- {
- _collector = collector;
- try
- {
- fileReader = new BufferedReader(new FileReader(new File(file)));
- }
- catch (FileNotFoundException e)
- {
- System.exit(1);
- }
- }
- public void nextTuple()
- {
- protected void ListenFile(File file)
- {
- Utils.sleep(2000);
- RandomAccessFile access = null;
- String line = null;
- try
- {
- while ((line = access.readLine()) != null)
- {
- if (line !=null)
- {
- String[] fields=null;
- if (tupleInfo.getDelimiter().equals("|")) fields = line.split("\\"+tupleInfo.getDelimiter());
- else
- fields = line.split (tupleInfo.getDelimiter());
- if (tupleInfo.getFieldList().size() == fields.length) _collector.emit(new Values(fields));
- }
- }
- }
- catch (IOException ex){ }
- }
- }
- public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)
- {
- String[] fieldsArr = new String [tupleInfo.getFieldList().size()];
- for(int i=0; i<tupleInfo.getFieldList().size(); i++)
- {
- fieldsArr[i] = tupleInfo.getFieldList().get(i).getColumnName();
- }
- declarer.declare(new Fields(fieldsArr));
- }
declareOutputFileds（）决定了tuple发射的格式，这样的话Bolt就可以用类似的方法将tuple译码。Spout持续对日志文件的数据的变更进行监听，一旦有添加Spout就会进行读入并且发送给Bolt进行处理。
Bolt的实现
Spout的输出结果将给予Bolt进行更深一步的处理。经过对用例的思考，我们的topology中需要如Figure 3中的两个Bolt。
Figure 3：Spout到Bolt的数据流程。
ThresholdCalculatorBolt
Spout将tuple发出，由ThresholdCalculatorBolt接收并进行临界值处理。在这里，它将接收好几项输入进行检查；分别是：
临界值检查
- 临界值栏数检查（拆分成字段的数目）
- 临界值数据类型（拆分后字段的类型）
- 临界值出现的频数
- 临界值时间段检查
Listing Four中的类，定义用来保存这些值。
Listing Four:ThresholdInfo类
- public class ThresholdInfo implementsSerializable
- {
- private String action;
- private String rule;
- private Object thresholdValue;
- private int thresholdColNumber;
- private Integer timeWindow;
- private int frequencyOfOccurence;
- }
基于字段中提供的值，临界值检查将被Listing Five中的execute（）方法执行。代码大部分的功能是解析和接收值的检测。
Listing Five：临界值检测代码段
- public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector)
- {
- if(tuple!=null)
- {
- List<Object> inputTupleList = (List<Object>) tuple.getValues();
- int thresholdColNum = thresholdInfo.getThresholdColNumber();
- Object thresholdValue = thresholdInfo.getThresholdValue();
- String thresholdDataType = tupleInfo.getFieldList().get(thresholdColNum-1).getColumnType();
- Integer timeWindow = thresholdInfo.getTimeWindow();
- int frequency = thresholdInfo.getFrequencyOfOccurence();
- if(thresholdDataType.equalsIgnoreCase("string"))
- {
- String valueToCheck = inputTupleList.get(thresholdColNum-1).toString();
- String frequencyChkOp = thresholdInfo.getAction();
- if(timeWindow!=null)
- {
- long curTime = System.currentTimeMillis();
- long diffInMinutes = (curTime-startTime)/(1000);
- if(diffInMinutes>=timeWindow)
- {
- if(frequencyChkOp.equals("=="))
- {
- if(valueToCheck.equalsIgnoreCase(thresholdValue.toString()))
- {
- count.incrementAndGet();
- if(count.get() > frequency)
- splitAndEmit(inputTupleList,collector);
- }
- }
- else if(frequencyChkOp.equals("!="))
- {
- if(!valueToCheck.equalsIgnoreCase(thresholdValue.toString()))
- {
- count.incrementAndGet();
- if(count.get() > frequency)
- splitAndEmit(inputTupleList,collector);
- }
- }
- else System.out.println("Operator not supported");
- }
- }
- else
- {
- if(frequencyChkOp.equals("=="))
- {
- if(valueToCheck.equalsIgnoreCase(thresholdValue.toString()))
- {
- count.incrementAndGet();
- if(count.get() > frequency)
- splitAndEmit(inputTupleList,collector);
- }
- }
- else if(frequencyChkOp.equals("!="))
- {
- if(!valueToCheck.equalsIgnoreCase(thresholdValue.toString()))
- {
- count.incrementAndGet();
- if(count.get() > frequency)
- splitAndEmit(inputTupleList,collector);
- }
- }
- }
- }
- else if(thresholdDataType.equalsIgnoreCase("int") || thresholdDataType.equalsIgnoreCase("double") || thresholdDataType.equalsIgnoreCase("float") || thresholdDataType.equalsIgnoreCase("long") || thresholdDataType.equalsIgnoreCase("short"))
- {
- String frequencyChkOp = thresholdInfo.getAction();
- if(timeWindow!=null)
- {
- long valueToCheck = Long.parseLong(inputTupleList.get(thresholdColNum-1).toString());
- long curTime = System.currentTimeMillis();
- long diffInMinutes = (curTime-startTime)/(1000);
- System.out.println("Difference in minutes="+diffInMinutes);
- if(diffInMinutes>=timeWindow)
- {
- if(frequencyChkOp.equals("<"))
- {
- if(valueToCheck < Double.parseDouble(thresholdValue.toString()))
- {
- count.incrementAndGet();
- if(count.get() > frequency)
- splitAndEmit(inputTupleList,collector);
- }
- }
- else if(frequencyChkOp.equals(">"))
- {
- if(valueToCheck > Double.parseDouble(thresholdValue.toString()))
- {
- count.incrementAndGet();
- if(count.get() > frequency)
- splitAndEmit(inputTupleList,collector);
- }
- }
- else if(frequencyChkOp.equals("=="))
- {
- if(valueToCheck == Double.parseDouble(thresholdValue.toString()))
- {
- count.incrementAndGet();
- if(count.get() > frequency)
- splitAndEmit(inputTupleList,collector);
- }
- }
- else if(frequencyChkOp.equals("!="))
- {
- . . .
- }
- }
- }
- else
- splitAndEmit(null,collector);
- }
- else
- {
- System.err.println("Emitting null in bolt");
- splitAndEmit(null,collector);
- }
- }
经由Bolt发送的的tuple将会传递到下一个对应的Bolt，在我们的用例中是DBWriterBolt。
DBWriterBolt
经过处理的tuple必须被持久化以便于触发tigger或者更深层次的使用。DBWiterBolt做了这个持久化的工作并把tuple存入了数据库。表的建立由prepare（）函数完成，这也将是topology调用的第一个方法。方法的编码如Listing Six所示。
Listing Six：建表编码。
- public void prepare( Map StormConf, TopologyContext context )
- {
- try
- {
- Class.forName(dbClass);
- }
- catch (ClassNotFoundException e)
- {
- System.out.println("Driver not found");
- e.printStackTrace();
- }
- try
- {
- connection driverManager.getConnection(
- "jdbc:mysql://"+databaseIP+":"+databasePort+"/"+databaseName, userName, pwd);
- connection.prepareStatement("DROP TABLE IF EXISTS "+tableName).execute();
- StringBuilder createQuery = new StringBuilder(
- "CREATE TABLE IF NOT EXISTS "+tableName+"(");
- for(Field fields : tupleInfo.getFieldList())
- {
- if(fields.getColumnType().equalsIgnoreCase("String"))
- createQuery.append(fields.getColumnName()+" VARCHAR(500),");
- else
- createQuery.append(fields.getColumnName()+" "+fields.getColumnType()+",");
- }
- createQuery.append("thresholdTimeStamp timestamp)");
- connection.prepareStatement(createQuery.toString()).execute();
- // Insert Query
- StringBuilder insertQuery = new StringBuilder("INSERT INTO "+tableName+"(");
- String tempCreateQuery = new String();
- for(Field fields : tupleInfo.getFieldList())
- {
- insertQuery.append(fields.getColumnName()+",");
- }
- insertQuery.append("thresholdTimeStamp").append(") values (");
- for(Field fields : tupleInfo.getFieldList())
- {
- insertQuery.append("?,");
- }
- insertQuery.append("?)");
- prepStatement = connection.prepareStatement(insertQuery.toString());
- }
- catch (SQLException e)
- {
- e.printStackTrace();
- }
- }
数据分批次的插入数据库。插入的逻辑由Listting Seven中的execute（）方法提供。大部分的编码都是用来实现可能存在不同类型输入的解析。
Listing Seven：数据插入的代码部分。
- public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector)
- {
- batchExecuted=false;
- if(tuple!=null)
- {
- List<Object> inputTupleList = (List<Object>) tuple.getValues();
- int dbIndex=0;
- for(int i=0;i<tupleInfo.getFieldList().size();i++)
- {
- Field field = tupleInfo.getFieldList().get(i);
- try {
- dbIndex = i+1;
- if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("String"))
- prepStatement.setString(dbIndex, inputTupleList.get(i).toString());
- else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("int"))
- prepStatement.setInt(dbIndex,
- Integer.parseInt(inputTupleList.get(i).toString()));
- else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("long"))
- prepStatement.setLong(dbIndex,
- Long.parseLong(inputTupleList.get(i).toString()));
- else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("float"))
- prepStatement.setFloat(dbIndex,
- Float.parseFloat(inputTupleList.get(i).toString()));
- else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("double"))
- prepStatement.setDouble(dbIndex,
- Double.parseDouble(inputTupleList.get(i).toString()));
- else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("short"))
- prepStatement.setShort(dbIndex,
- Short.parseShort(inputTupleList.get(i).toString()));
- else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("boolean"))
- prepStatement.setBoolean(dbIndex,
- Boolean.parseBoolean(inputTupleList.get(i).toString()));
- else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("byte"))
- prepStatement.setByte(dbIndex,
- Byte.parseByte(inputTupleList.get(i).toString()));
- else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("Date"))
- {
- Date dateToAdd=null;
- if (!(inputTupleList.get(i) instanceof Date))
- {
- DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss");
- try
- {
- dateToAdd = df.parse(inputTupleList.get(i).toString());
- }
- catch (ParseException e)
- {
- System.err.println("Data type not valid");
- }
- }
- else
- {
- dateToAdd = (Date)inputTupleList.get(i);
- java.sql.Date sqlDate = new java.sql.Date(dateToAdd.getTime());
- prepStatement.setDate(dbIndex, sqlDate);
- }
- }
- catch (SQLException e)
- {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- Date now = new Date();
- try
- {
- prepStatement.setTimestamp(dbIndex+1, new java.sql.Timestamp(now.getTime()));
- prepStatement.addBatch();
- counter.incrementAndGet();
- if (counter.get()== batchSize)
- executeBatch();
- }
- catch (SQLException e1)
- {
- e1.printStackTrace();
- }
- }
- else
- {
- long curTime = System.currentTimeMillis();
- long diffInSeconds = (curTime-startTime)/(60*1000);
- if(counter.get()<batchSize && diffInSeconds>batchTimeWindowInSeconds)
- {
- try {
- executeBatch();
- startTime = System.currentTimeMillis();
- }
- catch (SQLException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- }
- }
- public void executeBatch() throws SQLException
- {
- batchExecuted=true;
- prepStatement.executeBatch();
- counter = new AtomicInteger(0);
- }
一旦Spout和Bolt准备就绪（等待被执行），topology生成器将会建立topology并准备执行。下面就来看一下执行步骤。
在本地集群上运行和测试topology
- 通过TopologyBuilder建立topology。
- 使用Storm Submitter，将topology递交给集群。以topology的名字、配置和topology的对象作为参数。
- 提交topology。
Listing Eight：建立和执行topology。
- public class StormMain
- {
- public static void main(String[] args) throws AlreadyAliveException,
- InvalidTopologyException,
- InterruptedException
- {
- ParallelFileSpout parallelFileSpout = new ParallelFileSpout();
- ThresholdBolt thresholdBolt = new ThresholdBolt();
- DBWriterBolt dbWriterBolt = new DBWriterBolt();
- TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
- builder.setSpout("spout", parallelFileSpout, 1);
- builder.setBolt("thresholdBolt", thresholdBolt,1).shuffleGrouping("spout");
- builder.setBolt("dbWriterBolt",dbWriterBolt,1).shuffleGrouping("thresholdBolt");
- if(this.argsMain!=null && this.argsMain.length > 0)
- {
- conf.setNumWorkers(1);
- StormSubmitter.submitTopology(
- this.argsMain[0], conf, builder.createTopology());
- }
- else
- {
- Config conf = new Config();
- conf.setDebug(true);
- conf.setMaxTaskParallelism(3);
- LocalCluster cluster = new LocalCluster();
- cluster.submitTopology(
- "Threshold_Test", conf, builder.createTopology());
- }
- }
- }
topology被建立后将被提交到本地集群。一旦topology被提交，除非被取缔或者集群关闭，它将一直保持运行不需要做任何的修改。这也是Storm的另一大特色之一。
这个简单的例子体现了当你掌握了topology、spout和bolt的概念，将可以轻松的使用Storm进行实时处理。如果你既想处理大数据又不想遍历Hadoop的话，不难发现使用Storm将是个很好的选择。
5. storm常见问题解答
一、我有一个数据文件，或者我有一个系统里面有数据，怎么导入storm做计算？
你需要实现一个Spout，Spout负责将数据emit到storm系统里，交给bolts计算。怎么实现spout可以参考官方的kestrel spout实现：如果你的数据源不支持事务性消费，那么就无法得到storm提供的可靠处理的保证，也没必要实现ISpout接口中的ack和fail方法。二、Storm为了保证tuple的可靠处理，需要保存tuple信息，这会不会导致内存OOM？Storm为了保证tuple的可靠处理，acker会保存该节点创建的tuple id的xor值，这称为ack value，那么每ack一次，就将tuple id和ack value做异或(xor)。当所有产生的tuple都被ack的时候， ack value一定为0。这是个很简单的策略，对于每一个tuple也只要占用约20个字节的内存。对于100万tuple，也才20M左右。关于可靠处理看这个：三、Storm计算后的结果保存在哪里？可以保存在外部存储吗？Storm不处理计算结果的保存，这是应用代码需要负责的事情，如果数据不大，你可以简单地保存在内存里，也可以每次都更新数据库，也可以采用NoSQL存储。storm并没有像s4那样提供一个Persist API，根据时间或者容量来做存储输出。这部分事情完全交给用户。数据存储之后的展现，也是你需要自己处理的，storm UI只提供对topology的监控和统计。四、Storm怎么处理重复的tuple？因为Storm要保证tuple的可靠处理，当tuple处理失败或者超时的时候，spout会fail并重新发送该tuple，那么就会有tuple重复计算的问题。这个问题是很难解决的，storm也没有提供机制帮助你解决。一些可行的策略：（1）不处理，这也算是种策略。因为实时计算通常并不要求很高的精确度，后续的批处理计算会更正实时计算的误差。（2）使用第三方集中存储来过滤，比如利用mysql,memcached或者redis根据逻辑主键来去重。（3）使用bloom filter做过滤，简单高效。五、Storm的动态增删节点我在storm和s4里比较里谈到的动态增删节点，是指storm可以动态地添加和减少supervisor节点。对于减少节点来说，被移除的supervisor上的worker会被nimbus重新负载均衡到其他supervisor节点上。在storm 0.6.1以前的版本，增加supervisor节点不会影响现有的topology，也就是现有的topology不会重新负载均衡到新的节点上，在扩展集群的时候很不方便，需要重新提交topology。因此我在storm的邮件列表里提了这个问题，storm的开发者nathanmarz创建了一个issue 54并在0.6.1提供了rebalance命令来让正在运行的topology重新负载均衡，具体见：和0.6.1的变更：storm并不提供机制来动态调整worker和task数目。六、Storm UI里spout统计的complete latency的具体含义是什么？为什么emit的数目会是acked的两倍？这个事实上是storm邮件列表里的一个问题。Storm作者marz的解答：简单地说，complete latency表示了tuple从emit到被acked经过的时间，可以认为是tuple以及该tuple的后续子孙（形成一棵树）整个处理时间。其次spout的emit和transfered还统计了spout和acker之间内部的通信信息，比如对于可靠处理的spout来说，会在emit的时候同时发送一个_ack_init给acker，记录tuple id到task id的映射，以便ack的时候能找到正确的acker task。
6. 其他开源的大数据解决方案
自 Google 在 2004 年推出 MapReduce 范式以来，已诞生了多个使用原始 MapReduce 范式（或拥有该范式的质量）的解决方案。Google 对 MapReduce 的最初应用是建立万维网的索引。尽管此应用程序仍然很流行，但这个简单模型解决的问题也正在增多。
提供了一个可用开源大数据解决方案的列表，包括传统的批处理和流式处理应用程序。在将 Storm 引入开源之前将近一年的时间里，Yahoo! 的 S4 分布式流计算平台已向 Apache 开源。S4 于 2010 年 10 月发布，它提供了一个高性能计算 (HPC) 平台，向应用程序开发人员隐藏了并行处理的复杂性。S4 实现了一个可扩展的、分散化的集群架构，并纳入了部分容错功能。
表 1. 开源大数据解决方案
| 解决方案 | 开发商 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| Storm | 流式处理 | Twitter 的新流式大数据分析解决方案 | |
| S4 | Yahoo! | 流式处理 | 来自 Yahoo! 的分布式流计算平台 |
| Hadoop | Apache | 批处理 | MapReduce 范式的第一个开源实现 |
| Spark | UC Berkeley AMPLab | 批处理 | 支持内存中数据集和恢复能力的最新分析平台 |
| Disco | Nokia | 批处理 | Nokia 的分布式 MapReduce 框架 |
| HPCC | LexisNexis | 批处理 | HPC 大数据集群 |