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Storm 字符统计Demo

 
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1、数据源读取,字符发射spout类
/**
 * 字符发射spout类
 */
public class RandomSentenceSpout extends BaseRichSpout {

	private static final long serialVersionUID = 1L;

	SpoutOutputCollector _collector;
	Random _rand;

	public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
		_collector = collector;
		_rand = new Random();
	}

	public void nextTuple() {
		String[] sentences = new String[] { sentence("a b c d "), sentence("b d"), sentence("a d") };
		for (String sentence : sentences) {// 发射三行数据致bolt处理
			_collector.emit(new Values(sentence));
		}
		Utils.sleep(1000 * 1000);
	}

	protected String sentence(String input) {
		return input;
	}

	@Override
	public void ack(Object id) {
	}

	@Override
	public void fail(Object id) {
	}

	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
		declarer.declare(new Fields("firstSpout"));
	}

	// Add unique identifier to each tuple, which is helpful for debugging
	public static class TimeStamped extends RandomSentenceSpout {
		private final String prefix;

		public TimeStamped() {
			this("");
		}

		public TimeStamped(String prefix) {
			this.prefix = prefix;
		}

		protected String sentence(String input) {
			return prefix + currentDate() + " " + input;
		}

		private String currentDate() {
			return new SimpleDateFormat("yyyy.MM.dd_HH:mm:ss.SSSSSSSSS").format(new Date());
		}
	}
}


2、第一次对字符串加工处下,切割处理bolt类
/**
 * 字符切割处理bolt类
 */
public class MysplitBolt implements IBasicBolt {

	private static final long serialVersionUID = 1L;

	String patton;

	public MysplitBolt(String patton) {
		this.patton = patton;
	}

	/**
	 * 接收处理每一行数据
	 */
	public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
		try {
			String sen = input.getStringByField("firstSpout");
			if (sen != null) {
				for (String word : sen.split(patton)) {// 发射多个字符数据,让下一级bolt处理
					collector.emit(new Values(word));
				}

			}

		} catch (FailedException e) {
			e.printStackTrace();// TODO: handle exception
		}

	}

	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
		declarer.declare(new Fields("singleWord"));
	}

	public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return null;
	}

	public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {
		// TODO Auto-generated method stub

	}

	public void cleanup() {
		// TODO Auto-generated method stub

	}

}


3、提交topology的main函数及字符统计处理类
public class WordCountTopology {

	/**
	 * 提交topology的main函数及字符统计处理类
	 */
	public static class SplitSentence extends ShellBolt implements IRichBolt {
		
		private static final long serialVersionUID = 1L;
		
		
		
		/**
		 * 字符统计处理bolt类
		 */
		public static class WordCount extends BaseBasicBolt {
			private static final long serialVersionUID = 1L;
			// 声明当前线程全局变量,统计字母个数,线程一直处于运行状态
			Map<String, Integer> counts = new HashMap<String, Integer>();

			public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
				String word = tuple.getString(0);
				Integer count = counts.get(word);
				if (count == null) {
					count = 0;
				}
				count++;
				counts.put(word, count);
				System.err.println(Thread.currentThread().getName() + "---word:" + word + "   count:" + count);
				collector.emit(new Values(word, count));
			}

			public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
				declarer.declare(new Fields("word", "count"));
			}
		}

		//提交topology的main函数
		public static void main(String[] args) throws Exception {
			TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
			//读取数据用1个线程,防止数据重复读取
			builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 1);
			//从spout源读取数据,设置2个线程处理字符分割
			builder.setBolt("split", new MysplitBolt(" "), 2).shuffleGrouping("spout");
			/**
			 * 上个bolt接收数据,设置3个线程处理数据统计。
			 * Fields Grouping:按Field分组,相同的tuple会分发给同一个线程(Executer或task)处理。
			 * 比如按singleWord来分组, 具有同样singleWord的tuple会被分到相同的Bolts, 而不同的word则会被分配到不同的Bolts。
			 */
			builder.setBolt("count", new WordCount(), 3).fieldsGrouping("split", new Fields("singleWord"));

			Config conf = new Config();
			conf.setDebug(true);

			if (args != null && args.length > 0) {
				conf.setNumWorkers(3);

				StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(args[0], conf, builder.createTopology());
			} else {
				conf.setMaxTaskParallelism(3);

				LocalCluster cluster = new LocalCluster();
				cluster.submitTopology("word-count", conf, builder.createTopology());
			}
		}

		public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
			// TODO Auto-generated method stub
		}

		public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
			// TODO Auto-generated method stub
			return null;
		}
	}

}


4、处理结果
引用

Thread-22-count-executor[3 3]---word:c   count:1
Thread-18-count-executor[2 2]---word:b   count:1
Thread-32-count-executor[4 4]---word:a   count:1
Thread-32-count-executor[4 4]---word:d   count:1

Thread-18-count-executor[2 2]---word:b   count:2
Thread-32-count-executor[4 4]---word:d   count:2
Thread-32-count-executor[4 4]---word:a   count:2

Thread-32-count-executor[4 4]---word:d   count:3


5、相关总结
引用

1、每一个线程bolt获取处理数据与上一个bolt或spout输出的数据方式一致。
   declarer.declare(new Fields("firstSpout"));

2、每一个线程bolt在topology运行中,一直处理运行状态。而声明的全局变量是针对每个线程的全局变量,每一个线程输出统计数据是当前线程的变量数据。

3、每个spout或bolt处理数据时,都可以设置对应的线程数。但spout读取数据时,会重复读取数据。

4、bolt与bolt数据传递,bolt数据输出格式与下一个bolt数据接收格式扭转,都是通过对应的”相同字符”扭转。


6、相关pom.xml文件
引用

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.test</groupId>
  <artifactId>StormMavenProject</artifactId>
  <packaging>jar</packaging>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  <name>StormMavenProject</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>
  <dependencies>
   
   <dependency>
    <groupId>org.ow2.asm</groupId>
    <artifactId>asm</artifactId>
    <version>5.0.3</version>
   </dependency>
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    <groupId>org.clojure</groupId>
    <artifactId>clojure</artifactId>
    <version>1.7.0</version>
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    <groupId>com.lmax</groupId>
    <artifactId>disruptor</artifactId>
    <version>3.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.esotericsoftware</groupId>
    <artifactId>kryo</artifactId>
    <version>3.0.3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
    <artifactId>log4j-api</artifactId>
    <version>2.8</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
    <artifactId>log4j-core</artifactId>
    <version>2.8</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId>
    <version>1.6.6</version>
</dependency>
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    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
    <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
    <version>2.8</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.esotericsoftware</groupId>
    <artifactId>minlog</artifactId>
    <version>1.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.objenesis</groupId>
    <artifactId>objenesis</artifactId>
    <version>2.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.esotericsoftware</groupId>
    <artifactId>reflectasm</artifactId>
    <version>1.10.1</version>
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    <groupId>javax.servlet</groupId>
    <artifactId>servlet-api</artifactId>
    <version>2.5</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>slf4j-api</artifactId>
    <version>1.7.21</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.storm</groupId>
    <artifactId>storm-core</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.storm</groupId>
    <artifactId>storm-rename-hack</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>3.8.1</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>

<dependency>
    <groupId>ring-cors</groupId>
    <artifactId>ring-cors</artifactId>
    <version>0.1.5</version>
</dependency>

  </dependencies>
  <build>
    <finalName>StormMavenProject</finalName>
  </build>
</project>
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