實時計算：Apache Storm：ApacheStorm的部署與集群管理

實時計算：ApacheStorm：ApacheStorm的部署與集群管理1實時計算：ApacheStorm：部署與集群管理1.1簡介與預備知識1.1.1ApacheStorm概述ApacheStorm是一個開源的分布式實時計算系統(tǒng)，它能夠處理無界數(shù)據(jù)流，提供低延遲的數(shù)據(jù)處理能力。Storm的設計靈感來源于Twitter的內(nèi)部實時計算框架，它能夠保證每個消息都被處理，并且支持容錯機制。Storm的核心組件包括：Nimbus：類似于Hadoop的JobTracker，負責分配任務和監(jiān)控集群。Supervisor：運行在每個工作節(jié)點上，負責接收Nimbus分配的任務并啟動和監(jiān)控工作進程。Worker：在Supervisor的控制下運行，每個Worker運行一個或多個任務。Task：最小的處理單元，可以是任何可執(zhí)行的代碼。Spout：數(shù)據(jù)源，負責從外部系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)并發(fā)送到Storm集群。Bolt：數(shù)據(jù)處理組件，可以執(zhí)行復雜的計算和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。1.1.2實時計算的重要性實時計算在現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理中扮演著至關重要的角色，尤其是在需要即時響應和決策的場景中，如：實時數(shù)據(jù)分析：如實時監(jiān)控網(wǎng)站流量，分析用戶行為。流式數(shù)據(jù)處理：處理來自傳感器、社交媒體、交易系統(tǒng)等的實時數(shù)據(jù)流。事件驅(qū)動系統(tǒng)：基于事件觸發(fā)的即時處理和響應機制。故障檢測與恢復：實時檢測系統(tǒng)故障并立即采取恢復措施。實時計算能夠幫助企業(yè)快速響應市場變化，提高決策效率，優(yōu)化業(yè)務流程。1.1.3部署前的環(huán)境準備在部署ApacheStorm集群之前，需要準備以下環(huán)境：操作系統(tǒng)：推薦使用Linux系統(tǒng)，如Ubuntu或CentOS。JDK：安裝JDK1.8或更高版本。Zookeeper：Storm集群需要Zookeeper作為協(xié)調(diào)服務，確保至少有三個Zookeeper節(jié)點以實現(xiàn)高可用性。Nimbus和Supervisor：在集群中選擇一臺機器作為Nimbus，多臺機器作為Supervisor。網(wǎng)絡配置：確保所有節(jié)點之間的網(wǎng)絡通信暢通無阻。配置文件：編輯Storm的配置文件storm.yaml，設置Nimbus、Supervisor、Zookeeper的地址和端口，以及集群的其他參數(shù)。1.2部署ApacheStorm集群1.2.1安裝JDK在所有節(jié)點上安裝JDK，例如在Ubuntu上使用以下命令：sudoapt-getupdate

sudoapt-getinstalldefault-jdk1.2.2安裝Zookeeper下載Zookeeper并解壓到/opt目錄下。配置zoo.cfg文件，設置數(shù)據(jù)目錄和服務器列表。啟動Zookeeper服務。1.2.3部署Nimbus和Supervisor下載ApacheStorm并解壓到/opt目錄下。編輯storm.yaml文件，配置Nimbus和Supervisor的地址和端口。在Nimbus節(jié)點上啟動Nimbus服務。在Supervisor節(jié)點上啟動Supervisor服務。1.2.4配置Storm集群在storm.yaml文件中，配置以下關鍵參數(shù)：nimbus.host：Nimbus服務器的地址。supervisor.slots.ports：Supervisor上的Worker端口列表。zookeeper.servers：Zookeeper服務器的地址列表。storm.local.dir：Storm在本地的存儲目錄。1.3管理ApacheStorm集群1.3.1監(jiān)控集群狀態(tài)使用StormUI或者命令行工具storm來監(jiān)控集群狀態(tài)，包括：Topology：查看正在運行的Topology信息。Worker：監(jiān)控Worker的運行狀態(tài)和性能指標。Task：檢查Task的執(zhí)行情況和錯誤信息。1.3.2提交和管理Topology使用以下命令提交一個Topology：stormjar/path/to/your/topology.jarorg.apache.storm.example.WordCountTopology管理Topology，包括啟動、重啟、停止和查看日志：stormactivatetopology-name

stormdeactivatetopology-name

stormkilltopology-name

stormlog-ttopology-name1.3.3故障恢復Storm提供了自動故障恢復機制，當Supervisor或Worker發(fā)生故障時，Nimbus會自動重新分配任務。此外，可以通過配置storm.yaml文件中的topology.max.task.parallelism參數(shù)來控制每個Task的并行度，從而提高系統(tǒng)的容錯能力。1.3.4性能調(diào)優(yōu)性能調(diào)優(yōu)主要涉及以下方面：調(diào)整并行度：根據(jù)數(shù)據(jù)量和處理需求調(diào)整Spout和Bolt的并行度。優(yōu)化網(wǎng)絡配置：確保網(wǎng)絡帶寬和延遲滿足實時處理的需求。監(jiān)控和分析：使用StormUI和日志分析工具來監(jiān)控集群性能，識別瓶頸并進行優(yōu)化。1.4示例：部署和管理一個簡單的WordCountTopology1.4.1創(chuàng)建WordCountTopology使用Java編寫一個簡單的WordCountTopology，代碼如下：importorg.apache.storm.Config;

importorg.apache.storm.LocalCluster;

importorg.apache.storm.StormSubmitter;

importorg.apache.storm.topology.TopologyBuilder;

importorg.apache.storm.tuple.Fields;

importorg.apache.storm.tuple.Values;

importorg.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;

importorg.apache.storm.task.TopologyContext;

importorg.apache.storm.spout.BaseRichSpout;

importorg.apache.storm.metric.api.IMetric;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricSnapshot;

importorg.apache.storm.metric.api.MultiCountMetric;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricRegistry;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricDef;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricName;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricId;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricType;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricUtils;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumer;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerContext;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerRegistry;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerUtils;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerDef;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerName;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerId;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerType;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerUtils;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerRegistry;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumer;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerContext;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerDef;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerName;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerId;

importorg.apache.storm.metric.api.MetricConsumerType;

importjava.util.Map;

importjava.util.Random;

publicclassWordSpoutextendsBaseRichSpout{

privateSpoutOutputCollector_collector;

privateRandom_rand;

@Override

publicvoidopen(Mapconf,TopologyContextcontext,SpoutOutputCollectorcollector){

_collector=collector;

_rand=newRandom();

}

@Override

publicvoidnextTuple(){

String[]words=newString[]{"hello","world","apache","storm"};

_collector.emit(newValues(words[_rand.nextInt(words.length)]),_rand.nextInt(1000));

}

@Override

publicvoidack(ObjectmsgId){

//Acknowledgetheprocessingofatuple

}

@Override

publicvoidfail(ObjectmsgId){

//Handlethefailureofatuple

}

}1.4.2提交Topology在Nimbus節(jié)點上使用以下命令提交Topology：stormjar/path/to/your/topology.jarorg.apache.storm.example.WordCountTopology1.4.3監(jiān)控Topology使用StormUI或者命令行工具storm來監(jiān)控Topology的運行狀態(tài)：stormui1.4.4性能調(diào)優(yōu)根據(jù)監(jiān)控結(jié)果，調(diào)整Spout和Bolt的并行度，優(yōu)化網(wǎng)絡配置，以提高Topology的處理性能。1.5結(jié)論ApacheStorm的部署和集群管理涉及到多個步驟，包括環(huán)境準備、集群配置、Topology提交和性能調(diào)優(yōu)。通過合理配置和管理，可以構(gòu)建一個高效、穩(wěn)定的實時計算平臺。2ApacheStorm的單機部署2.1下載與安裝ApacheStorm2.1.1步驟1：下載ApacheStorm訪問ApacheStorm的官方網(wǎng)站或其GitHub倉庫，下載最新穩(wěn)定版本的ApacheStorm。假設我們下載的是apache-storm-1.2.4.tar.gz。2.1.2步驟2：解壓并安裝#解壓下載的文件

tar-xzfapache-storm-1.2.4.tar.gz

#移動解壓后的文件夾到一個合適的目錄，例如`/opt`

sudomvapache-storm-1.2.4/opt/storm2.2配置ApacheStorm環(huán)境變量2.2.1步驟1：編輯環(huán)境變量在你的~/.bashrc或~/.profile文件中添加以下行：#ApacheStorm的環(huán)境變量配置

exportSTORM_HOME=/opt/storm

exportPATH=$PATH:$STORM_HOME/bin保存文件并運行source~/.bashrc或source~/.profile以使更改生效。2.3啟動與驗證單機模式2.3.1步驟1：啟動Storm在Storm的安裝目錄下，運行以下命令來啟動Storm的單機模式：#啟動Storm的單機模式

./bin/stormnimbus&

./bin/stormui&2.3.2步驟2：驗證Storm打開瀏覽器，訪問http://localhost:8080來查看StormUI。你將看到Nimbus和Supervisor的狀態(tài)，以及任何正在運行的拓撲。2.3.3步驟3：提交一個簡單的拓撲使用Storm的WordCount示例來測試你的單機部署。首先，確保你有Java環(huán)境。進入$STORM_HOME/examples/storm-starter目錄，編譯并提交WordCount拓撲：#進入示例目錄

cd$STORM_HOME/examples/storm-starter

#編譯示例

mvncleancompileassembly:single

#提交WordCount拓撲

stormjartarget/storm-starter-1.2.4-SNAPSHOT-shaded.jarorg.apache.storm.starter.WordCountTopologywordcount2.3.4步驟4：檢查拓撲狀態(tài)在StormUI中，你將看到wordcount拓撲正在運行。通過http://localhost:8080/cluster/summary可以查看拓撲的詳細信息，包括其執(zhí)行狀態(tài)和統(tǒng)計信息。2.4示例：WordCount拓撲代碼解析2.4.1WordCountTopology.java//WordCount拓撲定義

publicclassWordCountTopology{

publicstaticvoidmain(String[]args){

//創(chuàng)建TopologyBuilder實例

TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

//定義Spout，這里是隨機生成單詞的Spout

builder.setSpout("word-spout",newRandomSentenceSpout(),5);

//定義Bolt，這里是將句子分解為單詞的Bolt

builder.setBolt("split-bolt",newSplitSentenceBolt(),8)

.shuffleGrouping("word-spout");

//定義Bolt，這里是計算單詞頻率的Bolt

builder.setBolt("word-count-bolt",newWordCountBolt(),12)

.fieldsGrouping("split-bolt",newFields("word"));

//創(chuàng)建配置

Configconf=newConfig();

//設置拓撲名稱

StringtopologyName="wordcount";

//如果是集群模式，設置集群信息

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

conf.setNumWorkers(3);

conf.setDebug(false);

StormSubmitter.submitTopology(topologyName,conf,builder.createTopology());

}else{

//否則，以單機模式運行

conf.setDebug(true);

LocalClustercluster=newLocalCluster();

cluster.submitTopology(topologyName,conf,builder.createTopology());

//等待拓撲結(jié)束

//cluster.shutdown();

}

}

}2.4.2解析TopologyBuilder：用于構(gòu)建拓撲的結(jié)構(gòu)，定義Spout和Bolt以及它們之間的連接。Spout：數(shù)據(jù)源，這里是隨機生成句子的Spout。Bolt：數(shù)據(jù)處理單元，包括將句子分解為單詞的Bolt和計算單詞頻率的Bolt。Grouping：定義數(shù)據(jù)如何在Bolt之間分發(fā)，shuffleGrouping表示隨機分發(fā)，fieldsGrouping表示基于字段分發(fā)。Config：配置拓撲的運行參數(shù)，如是否開啟調(diào)試模式，以及在集群模式下設置工作進程數(shù)。通過以上步驟，你可以在本地環(huán)境中成功部署并運行ApacheStorm，為后續(xù)的集群部署和管理打下基礎。3ApacheStorm的集群部署3.1理解ApacheStorm集群架構(gòu)ApacheStorm是一個分布式實時計算系統(tǒng)，用于處理無界數(shù)據(jù)流。其集群架構(gòu)主要由幾個關鍵組件構(gòu)成：Nimbus:類似于Hadoop中的JobTracker，負責集群的管理和任務分配。Supervisor:運行在每個工作節(jié)點上，接收Nimbus分配的任務，并管理這些任務的執(zhí)行。Worker:Supervisor啟動的進程，每個Worker運行一個或多個任務。Zookeeper:提供協(xié)調(diào)服務，用于Nimbus和Supervisor之間的通信和狀態(tài)管理。3.2配置Nimbus和Supervisor3.2.1Nimbus配置Nimbus的配置主要在storm.yaml文件中進行。以下是一個示例配置：nimbus.host:"nimbus-host"

nimbus.thrift.port:6627

supervisor.slots.ports:[6700,6701,6702]nimbus.host:Nimbus服務器的主機名。nimbus.thrift.port:Nimbus的Thrift服務端口。supervisor.slots.ports:Supervisor上Worker可以使用的端口列表。3.2.2Supervisor配置Supervisor的配置同樣在storm.yaml文件中，但通常會包含更多關于資源管理和任務執(zhí)行的細節(jié)：supervisor.memory.mb:8192

supervisor.cpu:4supervisor.memory.mb:Supervisor上分配給Worker的總內(nèi)存（以MB為單位）。supervisor.cpu:Supervisor上分配給Worker的CPU核心數(shù)。3.3設置Zookeeper集群Zookeeper集群的設置對于ApacheStorm的正常運行至關重要。以下是一個簡單的Zookeeper集群配置示例：#perties

tickTime=2000

initLimit=10

syncLimit=5

dataDir=/var/lib/zookeeper

clientPort=2181

server.1=zk1:2888:3888

server.2=zk2:2888:3888

server.3=zk3:2888:3888tickTime:Zookeeper的基本時間單位，以毫秒為單位。initLimit:領導者和跟隨者之間的最大初始化連接時間。syncLimit:領導者和跟隨者之間的最大同步連接時間。dataDir:Zookeeper數(shù)據(jù)存儲目錄。clientPort:Zookeeper客戶端連接端口。server.*:Zookeeper服務器列表，格式為server.id=host:leader-election-port:peer-election-port。3.4部署ApacheStorm集群部署ApacheStorm集群涉及將Nimbus、Supervisor和Zookeeper的配置文件分發(fā)到相應的服務器，并啟動服務。以下是一個簡單的部署步驟：分發(fā)配置文件：將storm.yaml和Zookeeper的perties文件分發(fā)到所有服務器。啟動Zookeeper：在每臺Zookeeper服務器上啟動Zookeeper服務。啟動Nimbus：在Nimbus服務器上啟動Nimbus服務。啟動Supervisor：在每個Supervisor服務器上啟動Supervisor服務。3.4.1示例：啟動Nimbus#在nimbus服務器上執(zhí)行

stormnimbus3.4.2示例：啟動Supervisor#在supervisor服務器上執(zhí)行

stormsupervisor3.5集群狀態(tài)監(jiān)控ApacheStorm提供了多種工具和接口來監(jiān)控集群狀態(tài)，包括WebUI和命令行工具。以下是如何使用WebUI監(jiān)控集群狀態(tài)：訪問WebUI：默認情況下，WebUI運行在Nimbus服務器的8080端口上。查看集群信息：WebUI提供了集群、Nimbus、Supervisor和拓撲的詳細信息。3.5.1示例：使用命令行工具查看集群狀態(tài)#查看所有運行的拓撲

stormlist

#查看特定拓撲的詳細信息

stormtopology-summary這些命令可以幫助你了解集群中正在運行的拓撲、任務狀態(tài)和性能指標。通過上述步驟，你可以成功地部署和管理一個ApacheStorm集群，實現(xiàn)對實時數(shù)據(jù)流的高效處理和監(jiān)控。4ApacheStorm集群管理與優(yōu)化4.1集群管理工具與命令ApacheStorm提供了一系列的工具和命令，用于管理集群的運行狀態(tài)，包括監(jiān)控、任務控制和日志管理。以下是一些常用的管理工具和命令：StormUI:StormUI是一個Web界面，用于查看集群的實時狀態(tài)，包括正在運行的拓撲、工作節(jié)點的狀態(tài)、任務的執(zhí)行情況等。通過訪問http://<nimbus-host>:8888可以查看StormUI。StormCLI:StormCLI是一個命令行工具，用于與Storm集群交互。它包括了提交、激活、重啟、殺死拓撲的命令，以及查看集群狀態(tài)、日志和配置的命令。例如，提交一個拓撲到集群：stormjar<path-to-jar><topology-class-name>-c<config-file>其中<path-to-jar>是包含拓撲定義的JAR文件的路徑，<topology-class-name>是拓撲類的全名，-c<config-file>是配置文件的路徑。4.2任務提交與管理在ApacheStorm中，任務（拓撲）的提交和管理是通過StormCLI完成的。以下是一些關鍵的步驟和命令：4.2.1提交拓撲拓撲的提交是通過stormjar命令完成的。例如：stormjar/path/to/your/topology.jarorg.apache.storm.example.WordCountTopology4.2.2激活拓撲提交的拓撲默認是暫停狀態(tài)，需要通過stormactivate命令來激活：stormactivate<topology-name>4.2.3重啟拓撲如果需要重啟拓撲，可以使用stormrebalance命令：stormrebalance<topology-name>4.2.4殺死拓撲當不再需要某個拓撲時，可以使用stormkill命令來停止它：stormkill<topology-name>4.3故障恢復與容錯機制ApacheStorm設計時就考慮了容錯性，它提供了多種機制來處理故障和恢復：Nimbus和Supervisor的高可用性:Nimbus和Supervisor是Storm集群中的關鍵組件，它們都有高可用性的實現(xiàn)，確保即使部分節(jié)點失敗，集群仍然可以正常運行。Spout和Bolt的容錯:Storm的Spout和Bolt組件可以配置為可靠或不可靠。在可靠模式下，如果消息處理失敗，Storm會自動重新發(fā)送消息，確保所有消息都被正確處理。//配置Spout為可靠模式

SpoutConfigspoutConfig=newSpoutConfig(...);

spoutConfig.setNumTasks(1);

spoutConfig.setNumWorkers(2);

spoutConfig.setRetryLimit(100);//設置重試次數(shù)故障恢復:Storm會自動檢測和恢復故障的組件。例如，如果一個工作節(jié)點失敗，Storm會自動在其他節(jié)點上重新啟動失敗的任務。4.4性能調(diào)優(yōu)與最佳實踐ApacheStorm的性能調(diào)優(yōu)是一個復雜的過程，涉及到多個層面，包括拓撲設計、集群配置和硬件優(yōu)化。以下是一些關鍵的調(diào)優(yōu)策略和最佳實踐：拓撲設計:確保拓撲設計合理，避免瓶頸。例如，使用并行度來平衡任務的負載，確保數(shù)據(jù)流的順暢。//設置并行度

Configconf=newConfig();

conf.setNumWorkers(3);

conf.setMaxTaskParallelism(8);集群配置:調(diào)整集群的配置參數(shù)，如nimbus.host、supervisor.slots.ports和worker.childopts，以優(yōu)化資源使用和性能。硬件優(yōu)化:根據(jù)拓撲的特性和需求，優(yōu)化硬件配置，如增加內(nèi)存、使用更快的磁盤和網(wǎng)絡設備等。監(jiān)控和日志:使用StormUI和日志系統(tǒng)來監(jiān)控集群的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。例如，通過StormUI查看拓撲的執(zhí)行情況，或者通過日志系統(tǒng)查看詳細的執(zhí)行日志。使用緩存:在可能的情況下，使用緩存來減少數(shù)據(jù)的讀取和處理時間。例如，使用Redis或Memcached來緩存頻繁訪問的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)序列化:選擇合適的數(shù)據(jù)序列化方式，如使用Kryo或Avro，可以顯著提高數(shù)據(jù)處理的效率。避免不必要的數(shù)據(jù)復制:在設計拓撲時，避免不必要的數(shù)據(jù)復制，可以減少網(wǎng)絡負載，提高性能。使用JMX監(jiān)控:JMX（JavaManagementExtensions）可以提供詳細的JVM和應用性能信息，有助于性能調(diào)優(yōu)。定期清理日志和數(shù)據(jù):避免日志和數(shù)據(jù)的過度積累，可以減少磁盤空間的使用，提高性能。使用Storm的內(nèi)置工具:Storm提供了一些內(nèi)置的工具，如stormmetrics和stormlog，可以用來監(jiān)控和分析集群的性能。優(yōu)化Spout和Bolt的實現(xiàn):Spout和Bolt的實現(xiàn)方式對性能有直接影響。例如，使用execute方法代替nextTuple方法，可以提高Spout的性能；使用declareOutputFields方法來聲明輸出字段，可以提高Bolt的性能。使用Storm的高級特性:Storm提供了一些高級特性，如Trident和Heron，可以用來優(yōu)化拓撲的性能和可靠性。定期升級Storm:定期升級Storm到最新版本，可以獲取最新的性能優(yōu)化和bug修復。以上就是ApacheStorm集群管理與優(yōu)化的主要內(nèi)容，包括集群管理工具與命令、任務提交與管理、故障恢復與容錯機制，以及性能調(diào)優(yōu)與最佳實踐。通過合理的設計和配置，可以充分發(fā)揮Storm的性能，實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理。5高級主題與實踐5.1ApacheStorm與Hadoop的集成ApacheStorm和Hadoop都是大數(shù)據(jù)處理領域的重要工具，但它們各自擅長的領域不同。Hadoop更適合于批處理，而Storm則擅長于流處理。將兩者集成，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時處理與歷史數(shù)據(jù)的深度分析相結(jié)合，形成一個完整的大數(shù)據(jù)處理解決方案。5.1.1實現(xiàn)方式使用Storm作為Hadoop的數(shù)據(jù)預處理層：Storm可以實時地處理數(shù)據(jù)流，進行清洗、轉(zhuǎn)換等預處理操作，然后將處理后的數(shù)據(jù)寫入Hadoop的HDFS或者Hive中，供后續(xù)的批處理任務使用。使用Storm讀取Hadoop中的數(shù)據(jù)：Storm可以從Hadoop的HDFS或者Hive中讀取數(shù)據(jù)，進行實時分析和處理。使用Hadoop的MapReduce作為Storm的后處理層：Storm處理后的數(shù)據(jù)可以被Hadoop的MapReduce任務進一步處理，進行深度分析。5.1.2代碼示例以下是一個使用Storm將數(shù)據(jù)寫入HDFS的示例：importorg.apache.storm.Config;

importorg.apache.storm.LocalCluster;

importorg.apache.storm.topology.TopologyBuilder;

importorg.apache.storm.tuple.Fields;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.HdfsBolt;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.format.DefaultFileNameFormat;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.format.DefaultFormat;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileRotationPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileSizeRotationPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.CountSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.spout.SchemeAsSpout;

importorg.apache.storm.scheme.StringScheme;

publicclassHdfsTopology{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

//Spout讀取數(shù)據(jù)

builder.setSpout("spout",newSchemeAsSpout<String>(newStringScheme()),5);

//Bolt處理數(shù)據(jù)

HdfsBolthdfsBolt=newHdfsBolt()

.withFsUrl("hdfs://localhost:9000")

.withFileNameFormat(newDefaultFileNameFormat()

.withPath("/storm/output")

.withPrefix("storm-output")

.withExtension("txt")

.withFormatter(newDefaultFormat()))

.withRotationPolicy(newFileSizeRotationPolicy(1024*1024*10))//10MB

.withSyncPolicy(newCountSyncPolicy(1000));//每1000條數(shù)據(jù)同步一次

builder.setBolt("hdfs-bolt",hdfsBolt,3)

.shuffleGrouping("spout");

Configconfig=newConfig();

config.setDebug(true);

LocalClustercluster=newLocalCluster();

cluster.submitTopology("hdfs-topology",config,builder.createTopology());

}

}5.2ApacheStorm在大數(shù)據(jù)處理中的應用案例5.2.1實時數(shù)據(jù)分析Storm可以用于實時數(shù)據(jù)分析，例如實時監(jiān)控網(wǎng)站的訪問量、用戶行為等。以下是一個簡單的示例，使用Storm實時統(tǒng)計網(wǎng)站的訪問量：importorg.apache.storm.Config;

importorg.apache.storm.LocalCluster;

importorg.apache.storm.topology.TopologyBuilder;

importorg.apache.storm.tuple.Fields;

importorg.apache.storm.spout.SchemeAsSpout;

importorg.apache.storm.scheme.StringScheme;

importorg.apache.storm.bolt.OutputFieldsDeclarer;

importorg.apache.storm.task.TopologyContext;

importorg.apache.storm.bolt.BaseBasicBolt;

publicclassWebLogCountTopology{

publicstaticclassWebLogCountBoltextendsBaseBasicBolt{

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple,BasicOutputCollectorcollector){

Stringlog=tuple.getStringByField("log");

//這里可以進行日志的解析和統(tǒng)計

System.out.println("Receivedlog:"+log);

}

@Override

publicvoiddeclareOutputFields(OutputFieldsDeclarerdeclarer){

//由于是BasicBolt，不需要聲明輸出字段

}

@Override

publicMap<String,Object>getComponentConfiguration(){

returnnull;

}

}

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

//Spout讀取數(shù)據(jù)

builder.setSpout("spout",newSchemeAsSpout<String>(newStringScheme()),5);

//Bolt處理數(shù)據(jù)

builder.setBolt("web-log-count-bolt",newWebLogCountBolt(),3)

.shuffleGrouping("spout");

Configconfig=newConfig();

config.setDebug(true);

LocalClustercluster=newLocalCluster();

cluster.submitTopology("web-log-count-topology",config,builder.createTopology());

}

}5.2.2實時數(shù)據(jù)處理Storm也可以用于實時數(shù)據(jù)處理，例如實時處理社交媒體的數(shù)據(jù)流，進行情感分析、關鍵詞提取等。以下是一個簡單的示例，使用Storm實時處理Twitter數(shù)據(jù)流：importorg.apache.storm.Config;

importorg.apache.storm.LocalCluster;

importorg.apache.storm.topology.TopologyBuilder;

importorg.apache.storm.tuple.Fields;

importorg.apache.storm.bolt.OutputFieldsDeclarer;

importorg.apache.storm.task.TopologyContext;

importorg.apache.storm.bolt.BaseBasicBolt;

importorg.apache.storm.spout.SchemeAsSpout;

importorg.apache.storm.scheme.StringScheme;

importorg.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpout;

importorg.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpoutConfig;

importmon.serialization.StringDeserializer;

publicclassTwitterStreamTopology{

publicstaticclassTweetSentimentBoltextendsBaseBasicBolt{

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple,BasicOutputCollectorcollector){

Stringtweet=tuple.getStringByField("tweet");

//這里可以進行情感分析

System.out.println("Receivedtweet:"+tweet);

}

@Override

publicvoiddeclareOutputFields(OutputFieldsDeclarerdeclarer){

//由于是BasicBolt，不需要聲明輸出字段

}

@Override

publicMap<String,Object>getComponentConfiguration(){

returnnull;

}

}

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

//KafkaSpout讀取Twitter數(shù)據(jù)流

KafkaSpoutConfig<String,String>spoutConfig=KafkaSpoutConfig.builder("localhost:9092","twitter-topic")

.setKeyDeserializer(StringDeserializer.class)

.setValueDeserializer(StringDeserializer.class)

.build();

KafkaSpout<String,String>spout=newKafkaSpout<>(spoutConfig);

builder.setSpout("kafka-spout",spout,5);

//Bolt處理數(shù)據(jù)

builder.setBolt("tweet-sentiment-bolt",newTweetSentimentBolt(),3)

.shuffleGrouping("kafka-spout");

Configconfig=newConfig();

config.setDebug(true);

LocalClustercluster=newLocalCluster();

cluster.submitTopology("twitter-stream-topology",config,builder.createTopology());

}

}5.3ApacheStorm的高級編程技巧5.3.1使用TridentTrident是Storm的一個高級抽象層，它提供了更高級別的數(shù)據(jù)處理和狀態(tài)管理功能。以下是一個使用Trident進行實時數(shù)據(jù)處理的示例：importorg.apache.storm.Config;

importorg.apache.storm.LocalCluster;

importorg.apache.storm.trident.TridentTopology;

importorg.apache.storm.trident.spout.IBatchSpout;

importorg.apache.storm.trident.state.StateFactory;

importorg.apache.storm.trident.state.map.MapStateFactory;

importorg.apache.storm.trident.state.MemoryMap;

importorg.apache.storm.trident.operation.builtin.Count;

importorg.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpout;

importorg.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpoutConfig;

importmon.serialization.StringDeserializer;

publicclassTridentTwitterStreamTopology{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

TridentTopologytopology=newTridentTopology();

//KafkaSpout讀取Twitter數(shù)據(jù)流

KafkaSpoutConfig<String,String>spoutConfig=KafkaSpoutConfig.builder("localhost:9092","twitter-topic")

.setKeyDeserializer(StringDeserializer.class)

.setValueDeserializer(StringDeserializer.class)

.build();

IBatchSpoutspout=newKafkaSpout<>(spoutConfig);

//使用Trident進行數(shù)據(jù)處理

topology.newStream("kafka-spout",spout)

.each(newFields("tweet"),newTweetSentimentFunction(),newFields("sentiment"))

.groupBy(newFields("sentiment"))

.persistentAggregate(newMapStateFactory(),new