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Storm应用系列之——最基本的例子

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前言:

        本文会从如何写一个Storm的topology开始,来对Storm实现的细节进行阐述。避免干巴巴的讲理论。

 

1. 建立Maven项目

我们用Maven来管理项目,方便lib依赖的引用和版本控制。

建立最基本的pom.xml如下:

 

  1. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
  2. xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">  
  3. <modelVersion>4.0.0</modelVersion>  
  4. <groupId>com.edi.storm</groupId>  
  5. <artifactId>storm-samples</artifactId>  
  6. <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>  
  7. <packaging>jar</packaging>  
  8.   
  9.   
  10. <properties>  
  11. <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>  
  12. </properties>  
  13.   
  14.   
  15. <repositories>  
  16. <repository>  
  17. <id>clojars.org</id>  
  18. <url>http://clojars.org/repo</url>  
  19. </repository>  
  20. </repositories>  
  21.   
  22.   
  23. <build>  
  24. <finalName>storm-samples</finalName>  
  25. <plugins>  
  26. <plugin>  
  27. <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>  
  28. <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>  
  29. <version>3.1</version>  
  30. <configuration>  
  31. <source>1.7</source>  
  32. <target>1.7</target>  
  33. <encoding>${project.build.sourceEncoding}</encoding>  
  34. </configuration>  
  35. </plugin>  
  36.   
  37.   
  38. <plugin>  
  39. <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>  
  40. <configuration>  
  41. <descriptorRefs>  
  42. <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>  
  43. </descriptorRefs>  
  44. </configuration>  
  45. <executions>  
  46. <execution>  
  47. <id>make-assembly</id>  
  48. <phase>package</phase>  
  49. <goals>  
  50. <goal>single</goal>  
  51. </goals>  
  52. </execution>  
  53. </executions>  
  54.   
  55.   
  56. </plugin>  
  57. </plugins>  
  58. </build>  
  59.   
  60.   
  61. <dependencies>  
  62. <dependency>  
  63. <groupId>storm</groupId>  
  64. <artifactId>storm</artifactId>  
  65. <version>0.9.0-rc2</version>  
  66. <scope>provided</scope>  
  67. </dependency>  
  68. </dependencies>  
  69. </project>  

这里我额外添加了两个build 插件:

 

maven-compiler-plugin : 为了方便指定编译时jdk。Storm的依赖包里面某些是jdk1.5的.

和 

maven-assembly-plugin: 为了把所有依赖包最后打到一个jar包去,方便测试和部署。后面会提到如果不想打到一个jar该怎么做。

 

 

2. 建立Spout

前文提到过,Storm中的spout负责发射数据。

 

我们来实现这样一个spout:

它会随机发射一系列的句子,句子的格式是 谁:说的话

代码如下:

 

  1. public class RandomSpout extends BaseRichSpout {  
  2.   
  3.     private SpoutOutputCollector collector;  
  4.   
  5.     private Random rand;  
  6.       
  7.     private static String[] sentences = new String[] {"edi:I'm happy""marry:I'm angry""john:I'm sad""ted:I'm excited""laden:I'm dangerous"};  
  8.       
  9.     @Override  
  10.     public void open(Map conf, TopologyContext context,  
  11.             SpoutOutputCollector collector) {  
  12.         this.collector = collector;  
  13.         this.rand = new Random();  
  14.     }  
  15.   
  16.     @Override  
  17.     public void nextTuple() {  
  18.         String toSay = sentences[rand.nextInt(sentences.length)];  
  19.         this.collector.emit(new Values(toSay));  
  20.     }  
  21.   
  22.     @Override  
  23.     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {  
  24.         declarer.declare(new Fields("sentence"));  
  25.     }  
  26.   
  27. }  

 

这里要先理解Tuple的概念。

Storm中,基本元数据是靠Tuple才承载的。或者说,Tuple是数据的一个大抽象。它要求实现类必须能序列化。

 

该Spout代码里面最核心的部分有两个:

a. 用collector.emit()方法发射tuple。我们不用自己实现tuple,我们只需要定义tuple的value,Storm会帮我们生成tuple。Values对象接受变长参数。Tuple中以List存放Values,List的Index按照new Values(obj1, obj2,...)的参数的index,例如我们emit(new Values("v1", "v2")), 那么Tuple的属性即为:{ [ "v1" ], [ "V2" ] }

b. declarer.declare方法用来给我们发射的value在整个Stream中定义一个别名。可以理解为key。该值必须在整个topology定义中唯一。

 

 

3. 建立Bolt

既然有了源,那么我们就来建立节点处理源流出来的数据。怎么处理呢?为了演示,我们来做些无聊的事情:末尾添加"!",然后打印。

两个功能,两个Bolt。

先看添加"!"的Bolt

 

  1. public class ExclaimBasicBolt extends BaseBasicBolt {  
  2.   
  3.     @Override  
  4.     public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {  
  5.         //String sentence = tuple.getString(0);  
  6.         String sentence = (String) tuple.getValue(0);  
  7.         String out = sentence + "!";  
  8.         collector.emit(new Values(out));  
  9.     }  
  10.   
  11.     @Override  
  12.     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {  
  13.         declarer.declare(new Fields("excl_sentence"));  
  14.     }  
  15.   
  16. }  

在RandomSpout中,我们发射的Tuple具有这样的属性 { [ "edi:I'm Happy" ] }, 所以tuple的value list中第0个值,肯定是个String。我们用tuple.getvalue(0)取到。

Storm为tuple封装了一些方法方便我们取一些基本类型,例如String,我们可以直接用getString(int N) 。

取到以后,我们在末尾添加"!"后,仍然发射一个Tuple,定义其唯一的value的field 名字为"excl_sentence"

 

打印Bolt

 

  1. public class PrintBolt extends BaseBasicBolt {  
  2.   
  3.     @Override  
  4.     public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {  
  5.         String rec = tuple.getString(0);  
  6.         System.err.println("String recieved: " + rec);  
  7.     }  
  8.   
  9.     @Override  
  10.     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {  
  11.         // do nothing  
  12.     }  
  13.   
  14. }  


仍然是取第一个,因为我们并没有定义过第二个value

 

 

4. 建立Topology

现在我们建立拓扑结构的主要组件都有了,可以创建topology了。

 

  1. public class ExclaimBasicTopo {  
  2.   
  3.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
  4.         TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();  
  5.           
  6.         builder.setSpout("spout"new RandomSpout());  
  7.         builder.setBolt("exclaim"new ExclaimBasicBolt()).shuffleGrouping("spout");  
  8.         builder.setBolt("print"new PrintBolt()).shuffleGrouping("exclaim");  
  9.   
  10.         Config conf = new Config();  
  11.         conf.setDebug(false);  
  12.   
  13.         if (args != null && args.length > 0) {  
  14.             conf.setNumWorkers(3);  
  15.   
  16.             StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());  
  17.         } else {  
  18.   
  19.             LocalCluster cluster = new LocalCluster();  
  20.             cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());  
  21.             Utils.sleep(100000);  
  22.             cluster.killTopology("test");  
  23.             cluster.shutdown();  
  24.         }  
  25.     }  
  26. }  

 

很简单,对吧。

其中,

 

  1. builder.setSpout("spout"new RandomSpout());  

定义一个spout,id为"spout"

  1. builder.setBolt("exclaim"new ExclaimBasicBolt()).shuffleGrouping("spout");   

定义了一个id为"exclaim"的bolt,并且按照随机分组获得"spout"发射的tuple

 

 

  1. builder.setBolt("print"new PrintBolt()).shuffleGrouping("exclaim");  

定义了一个id为"print"的bolt,并且按照随机分组获得"exclaim”发射出来的tuple

 

 

  1. .shuffleGrouping  

是指明Storm按照何种策略将tuple分配到后续的bolt去。

 

可以看到,如果我们运行时不带参数,是把topology提交到了LocalCluster的,即所有的task都在一个本地JVM去执行。可以用LocalCluster来调试。如果后面带一个参数,即为该topology的名字,那么就把该topology提交到集群上去了。

把项目用M2E插件导入Eclipse直接运行试试

 

[plain] view plaincopyprint?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. String recieved: marry:I'm angry!  
  2. String recieved: edi:I'm happy!  
  3. String recieved: john:I'm sad!  
  4. String recieved: edi:I'm happy!  
  5. String recieved: ted:I'm excited!  
  6. String recieved: laden:I'm dangerous!  
  7. String recieved: edi:I'm happy!  
  8. String recieved: edi:I'm happy!  


这里我们并没有指定并行,那么其实是每个spout、bolt仅有一个线程对应去执行。

 

我们修改下代码,指定并行数

 

  1. builder.setBolt("exclaim"new ExclaimBasicBolt(), 2).shuffleGrouping("spout");  
  2. builder.setBolt("print"new PrintBolt(),3).shuffleGrouping("exclaim");  


由于我们并没有多指定task数目,所以默认,会有两个exectuor去执行两个exclaimBasicBolt的task,3个executor去执行3个PrintBolt的task。

 

为了方便体现确实是并行,我们修改PrintBolt代码如下:

 

  1. public class PrintBolt extends BaseBasicBolt {  
  2.   
  3.     private int indexId;  
  4.       
  5.     @Override  
  6.     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {  
  7.         this.indexId = context.getThisTaskIndex();  
  8.     }  
  9.   
  10.     @Override  
  11.     public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {  
  12.         String rec = tuple.getString(0);  
  13.         System.err.println(String.format("Bolt[%d] String recieved: %s",this.indexId, rec));  
  14.     }  
  15.   
  16.     @Override  
  17.     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {  
  18.         // do nothing  
  19.     }  
  20.   
  21. }  

这里从上下文中拿到该Bolt的TaskIndex,我们指定了3的并发度,所以理论上有3个task,那么该值应该为[1,2,3]。

 

运行下看看:

 

[plain] view plaincopyprint?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. Bolt[0] String recieved: marry:I'm angry!  
  2. Bolt[2] String recieved: john:I'm sad!  
  3. Bolt[2] String recieved: ted:I'm excited!  
  4. Bolt[2] String recieved: john:I'm sad!  
  5. Bolt[2] String recieved: john:I'm sad!  


证实确实是并发了。

 

本地测试通过了,我们用 mvn clean install 命令编译,然后把target目录下生成的 storm-samples-jar-with-dependencies.jar 拷到nimbus机器上,执行

 

[plain] view plaincopyprint?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. ./storm jar storm-samples-jar-with-dependencies.jar com.edi.storm.topos.ExclaimBasicTopo test  

在StormUI里面,点进 test

 

看到spout 已然已经emit了 11347280个tuple了…… 而id为exclaim的bolt也已经接受了2906920个tuple了。print没有输出,所以emit为0。

 


 

截止到这里,一个简单的Storm的topology已经完成了。

但是,这里依然有些问题:

1. 什么是acker?

2. Bolt为什么有两个继承类和接口?

3. Topology的提交方式到底有几种?

4. 除了随机分组,还有哪些分组策略?

5. Storm是如何保证tuple不被丢失的?

6. 我看到spout发送数据比bolt处理的速度快太多了,我能不能在spout里面sleep?

7. 并发数要如何指定呢?

http://blog.csdn.net/xeseo/article/details/17683049

 

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    chromedriver-mac-arm64-135.0.7049.114.zip

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    《网络布线与小型局域网搭建(第2版)》第3章-布线系统的设计.ppt

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    工程模拟领域Abaqus子弹穿钢板模型的CAE文件解析及其应用

    内容概要:本文详细介绍了使用Abaqus软件进行子弹穿钢板模型的模拟方法,重点探讨了CAE文件的作用和创建过程。首先概述了子弹穿钢板模拟的重要性和应用场景,接着深入讲解了CAE文件的概念及其作为模拟‘大脑’的关键地位。文中提供了详细的Python代码示例,涵盖创建部件、定义材料属性、划分网格、设置接触条件以及显式动力学分析步骤等方面的内容。此外,还讨论了网格划分的艺术、接触设置的注意事项、求解器参数的选择以及后处理技巧,强调了每个环节的具体操作和优化建议。 适合人群:从事工程模拟领域的研究人员和技术人员,尤其是对Abaqus软件有一定了解并希望深入掌握其高级特性的用户。 使用场景及目标:适用于需要模拟高速冲击条件下材料行为的研究项目,如防护材料研发、结构抗冲击设计等。通过学习本文,读者能够掌握创建复杂工程模拟模型的方法,提高模拟效率和准确性。 其他说明:文章不仅提供了理论指导,还包括大量实用的操作提示和代码片段,有助于读者快速上手并在实践中不断改进模型。同时,文中提到的一些优化技巧对于提升计算性能和结果可靠性具有重要价值。

    机器视觉中相机标定与OpenCV图像处理在QT界面开发中的应用:视觉识别定位抓取系统

    内容概要:本文详细介绍了机器视觉系统的关键技术及其应用,涵盖相机标定、OpenCV图像处理以及QT界面开发。首先,文章讲解了相机标定的基本概念和实现方法,通过OpenCV的camera_calibration工具进行标定,确保图像处理和识别的准确性。接着,探讨了图像处理的各种技术,如边缘检测、阈值处理和轮廓检测,展示了如何利用OpenCV库对图像进行预处理。随后,介绍了QT界面开发,通过PyQt5创建了一个直观友好的界面,使用户能够实时查看处理结果并控制设备。最后,讨论了视觉识别与抓取的具体实现,包括物体识别、坐标转换和机械臂控制,强调了多传感器融合的重要性。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对机器视觉感兴趣的开发者和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于工业自动化、智能制造等领域,旨在帮助读者理解和实现完整的机器视觉系统,提高生产效率和精度。 其他说明:文中不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多实践经验,如标定板制作、图像格式转换等,有助于读者避免常见错误并优化系统性能。

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