`
wbj0110
  • 浏览: 1602581 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论

Storm应用系列之——Spout、Bolt API

阅读更多

前言:

        昨天有朋友聊天说,我写的前面三篇太简单了,没有太多深入的东西。好吧,这说明我的目的达到了。我写这个系列的原因就是为了面向应用,进一步细化为两点:

        1. 以例子说话,由简入深,一步步了解如何在Storm上开发应用,不会读起来吃力;

        2. 对于一些原理性的东西,不去过于深究,只要记住Storm是这样实现的,开发的时候加以利用或规避。

在明白了这些基础的东西以后,如果对于原理性的东西Storm是如何实现的感兴趣,可以再去看源代码也不迟。毕竟这部分对开发应用的帮助并不直接。我认为,不必每个用Storm的人都必须了解Storm底层是如何实现的,当然,我会尝试在适当的位置插入相关原理性解释的链接,有兴趣可以直接去看看。就此原因,我把标题改成“Storm应用系列”。

 

注:转帖请注明,原帖地址:

http://blog.csdn.net/xeseo/article/details/17750379

 


 

Component

Storm中,Spout和Bolt都是其Component。所以,Storm定义了一个名叫IComponent的总接口
 
 
全家普如下:
 
绿色部分是我们最常用、比较简单的部分。红色部分是与事务相关的,在以后的文章会具体讲解。
 
BaseComponent 是Storm提供的“偷懒”的类。为什么这么说呢,它及其子类,都或多或少实现了其接口定义的部分方法。这样我们在用的时候,可以直接继承该类,而不是自己每次都写所有的方法。但值得一提的是,BaseXXX这种定义的类,它所实现的方法,都是空的,直接返回null。 
 


Spout

在前面基本例子中,我们实现了一个RandomSpout,来看看其类图

 

 

  • Spout的最顶层抽象是ISpout接口。

 

 

open方法是初始化动作。允许你在该spout初始化时做一些动作,传入了上下文,方便取上下文的一些数据。

close方法在该spout关闭前执行,但是并不能得到保证其一定被执行。spout是作为task运行在worker内,在cluster模式下,supervisor会直接kill -9 woker的进程,这样它就无法执行了。而在本地模式下,只要不是kill -9, 如果是发送停止命令,是可以保证close的执行的。

activatedeactivate :一个spout可以被暂时激活和关闭,这两个方法分别在对应的时刻被调用。

 

nextTuple 用来发射数据。

ack(Object) 

传入的Object其实是一个id,唯一表示一个tuple。该方法是这个id所对应的tuple被成功处理后执行。

fail(Object)

同ack,只不过是tuple处理失败时执行。

 

我们的RandomSpout 由于继承了BaseRichSpout,所以不用实现close、activate、deactivate、ack、fail和getComponentConfiguration方法,只关心最基本核心的部分。

 

结论:

通常情况下(Shell和事务型的除外),实现一个Spout,可以直接实现接口IRichSpout,如果不想写多余的代码,可以直接继承BaseRichSpout。



Bolt

ExclaimBasicBolt的类图:
这里可以看到一个奇怪的问题:
为什么IBasicBolt并没有继承IBolt?
我们带着问题往下看。
 
IBolt定义了三个方法:

 

  • IBolt继承了java.io.Serializable,我们在nimbus上提交了topology以后,创建出来的bolt会序列化后发送到具体执行的worker上去。worker在执行该Bolt时,会先调用prepare方法传入当前执行的上下文
  • execute接受一个tuple进行处理,并用prepare方法传入的OutputCollector的ack方法(表示成功)或fail(表示失败)来反馈处理结果
  • cleanup 同ISpout的close方法,在关闭前调用。同样不保证其一定执行。
红色部分是Bolt实现时一定要注意的地方。而Storm提供了IBasicBolt接口,其目的就是实现该接口的Bolt不用在代码中提供反馈结果了,Storm内部会自动反馈成功。
如果你确实要反馈失败,可以抛出FailedException。
 
我们来再写一个Bolt继承BaseRichBolt替代ExclaimBasicBolt。代码如下:
  1. public class ExclaimRichBolt extends BaseRichBolt {  
  2.   
  3.     private OutputCollector collector;  
  4.       
  5.     @Override  
  6.     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,  
  7.             OutputCollector collector) {  
  8.         this.collector = collector;  
  9.     }  
  10.   
  11.     @Override  
  12.     public void execute(Tuple tuple) {  
  13.         this.collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0)+"!"));  
  14.         this.collector.ack(tuple);  
  15.     }  
  16.   
  17.     @Override  
  18.     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {  
  19.         declarer.declare(new Fields("after_excl"));  
  20.     }  
  21.   
  22. }  
修改topology
  1. //builder.setBolt("exclaim", new ExclaimBasicBolt(), 2).shuffleGrouping("spout");  
  2. builder.setBolt("exclaim"new ExclaimRichBolt(), 2).shuffleGrouping("spout");  
运行下,结果一致。
 
结论:
通常情况下,实现一个Bolt,可以实现IRichBolt接口或继承BaseRichBolt,如果不想自己处理结果反馈,可以实现IBasicBolt接口或继承BaseBasicBolt,它实际上相当于自动做掉了prepare方法和collector.emit.ack(inputTuple);

http://blog.csdn.net/xeseo/article/details/17750379

 

 
分享到:
评论

相关推荐

    storm demo

    【storm demo】是一个基于Apache Storm的实践项目,旨在教授如何运用Storm的核心组件——Spout、Bolt和Topology来构建实时数据处理系统。Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统,能够处理大量的流数据,并保证...

    Storm定时匹配插入mysql,源数据录入hdfs

    标题中的"Storm定时匹配插入mysql,源数据录入hdfs"涉及到两个主要的分布式处理技术——Apache Storm和Hadoop HDFS,以及将处理结果存储到MySQL数据库的操作。以下是对这些技术及其应用的详细解释: Apache Storm是...

    从零开始学习storm最新版

    首先,书中会介绍Storm的基本概念,包括它的核心组件—— Nimbus、Supervisor、Worker、Spout和Bolt。Nimbus是集群的主控节点,负责任务调度和资源分配;Supervisor是工作节点,管理具体的worker进程;Worker则是...

    storm提交topology的过程共1页.pdf.zip

    这通常通过编写Java或Clojure代码来实现,使用Storm的API创建Spout和Bolt实例,并使用TopologyBuilder构建拓扑结构。 2. **配置topology**:配置项包括设置并行度(每个组件的worker进程和执行线程数量)、设置容错...

    storm 从零到精通 非常实用的文件

    - 目前,Storm 已经在多个领域得到广泛应用,包括社交媒体分析、在线广告、物联网数据处理等。 - **1.5.2 发展趋势** - 随着实时数据分析需求的增长,Storm 的应用范围将继续扩大。同时,随着技术的进步,Storm 将...

    Storm流计算项目:1号店电商实时数据分析系统-08.storm-kafka 详解和实战案例.pptx

    《Storm流计算项目:1号店电商实时数据分析系统——storm-kafka详解与实战案例》 在大数据处理领域,实时计算已经成为不可或缺的一部分,特别是在电商行业中,实时数据分析能够帮助企业快速响应市场变化,提高运营...

    大数据分析架构师顶级培训课程storm课程 Trident理论与应用 Trident基础理论与实战 共35页.pptx

    ### 大数据开发高级就业指导课程——Storm及Trident理论与实战 #### 一、Storm并发机制 在Storm中,为了提高数据处理的性能和效率,设计了一套完整的并发机制。这一机制涉及到Topology的组件配置、并发度设置等多...

    流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza

    在Apache软件基金会的支持下,有三个广受欢迎的框架——Storm、Spark和Samza,它们各自提供了不同的方法来处理持续的数据流。接下来,我们将深入探讨这三个框架的特点以及它们之间的差异。 Apache Storm是最先被...

    StormFN-Launcher:用于Storm的启动器

    而为了更好地管理和运行Storm应用程序,开发出了专门的启动器——StormFN-Launcher。本文将详细解析这一工具,以及其与C#语言的结合,帮助开发者更高效地部署和管理Storm任务。 首先,StormFN-Launcher是为StormFN...

    大数据课程体系.pdf

    学习者还将学习Storm的编程API,如Topology、Spout、Bolt,以及如何使用Storm处理事务,确保消息的可靠性和容错性。 这些知识点构成了大数据课程体系的主要组成部分,通过学习,可以为从事大数据分析、处理和应用的...

    大数据课程体系.docx

    - **Storm常用组件和编程API**:介绍Topology、Spout、Bolt等核心组件的使用方法。 - **Storm分组策略(stream groupings)**:解释不同的数据分发策略,如shuffle grouping、fields grouping等。 - **使用Storm开发...

    数据实时分析平台Heron.zip

    spout/bolt代码)进程。这些容器是基于集群中的节点的资源可用性来实现分配和调度。对于topology元数据,例如物理计划和执行细节,都是 保管在Zookeeper中。Heron的功能: Off the shelf scheduler:通过抽象出...

    bigdata-event-stream-detection:2015年大数据班@EPFL

    Apache Storm则专为实时处理而设计,它的核心概念是拓扑结构,由多个处理组件(spout和bolt)组成,可以处理高吞吐量的数据流。Storm的强大之处在于它能够保证消息至少被处理一次,确保了数据处理的可靠性。 Apache...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics