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K天熟悉Apache Storm （二）

服务器
2023-09-28

软件版本：Storm：0.9.3 ，Redis：2.8.19；jedis：2.6.2；参考：http://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html一、Storm原理 Storm简述：Storm中有两个组件：ni...

软件版本：Storm：0.9.3 ，Redis：2.8.19；jedis：2.6.2；

参考：http://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html

一、Storm原理

   Storm简述：Storm中有两个组件：nimbus和supervisor，nimbus主要负责分配资源和schedule和协调任务，supervisor主要启动worker，每个worker可以启动一个到多个executor，一个executor可以启动一个到多个task，（默认一个executor对应一个task）实际执行任务的是task。

二、Storm编程

1. Topology （拓扑）

 1.1 定义spout、bolt以及其关系

 //Topology definition
		TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
		builder.setSpout("wc-spout",new WCSpout(),Integer.parseInt(args[2]));
		builder.setBolt("split-bolt", new SplitBolt(),Integer.parseInt(args[3]))
			.shuffleGrouping("wc-spout");
		builder.setBolt("count-bolt", new CountBolt(),Integer.parseInt(args[4]))
			.fieldsGrouping("split-bolt", new Fields("word"));
    
在设置spout和bolt的时候还可以设置并行的个数，即executor的个数，当然也可以设置task的个数，如下代码，两个executor，四个task，则每个executor配置两个task。

    
topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)
               .setNumTasks(4)
               .shuffleGrouping("blue-spout);
<代码来自：http://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html>
1.2 配置参数项（在spout和bolt中可通过此项设置获取参数值）
// 定义Configuration
		Config conf = new Config();
		conf.put("storeFrequent", Long.parseLong(args[0]));
		conf.put("slow_fast", args[5]);
		conf.put("printWC", args[6]);
		conf.setNumWorkers(Integer.parseInt(args[1]));
上面的代码除了设置三个变量值之外，还设置了worker的数量；
1.3 提交Topology
集群提交方式：
// 提交任务
		StormSubmitter.submitTopology("wc-redis", conf,builder. createTopology());

其中的“wc-redis”是Topology的名字，后面两个是基本的模式写法，可以就按照上面的写即可。
单机提交方式：
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
 cluster. submitTopology("wc-redis", conf,
 builder. createTopology());

2. Spout 
2.1 继承BasiRichSpout
     继承这个类后，定义一个域变量SpoutOutputCollector collector，这个用于输出；
2.2 覆写open方法
     
public void open(@SuppressWarnings("rawtypes") Map conf, TopologyContext context,
			SpoutOutputCollector collector) {
在这里首先使用collector来初始化之前定义的域变量，如果有需要获取的参数值可以从conf中获取，context里面是当前的spout的相关信息上下文；
2.3 覆写nextTuple
在这个方法里面使用collector.emit方法即可进行输出，一般使用下面的方式即可：
public List<Integer> emit(List<Object> tuple) {
        return emit(tuple, null);
    }
如果要求容错基本较高，可以使用一个streamid的方式进行输出，如下：
 public List<Integer> emit(String streamId, List<Object> tuple) {
        return emit(streamId, tuple, null);
    }
2.4 覆写declareOutputFields方法
一般定义一个field名字即可，如下：
@Override
	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
		declarer.declare(new Fields("line"));
	}
3. Bolt
3.1 继承BaseBasicBolt类
3.2 覆写prepare方法
public void prepare(@SuppressWarnings("rawtypes") Map conf,TopologyContext context)
这个方法类似Spout的open方法，进行一些初始化或获取参数值的操作；
3.3 覆写exec方法
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) 
这个方法的input即是从Spout中输出的数据，通过对这个数据进行处理，然后使用collector.emit方法进行输出，可以是输出到下一个Bolt的处理，作为下一个Bolt的输入。
3.4 覆写declareOutputFields方法
这个方法和Spout的declareOutputFields方法类似，声明field的名字。
4. 提交运行
storm jar wc.jar test.TopologyMain

三、Storm并行策略验证
1. worker只是用来分配各个组件的，包括Spout和Bolt。
比如分配了一个worker，然后一个Spout S分配两个executor，一个Bolt A分配一个executor，另一个Bolt B分配一个executor，那么这些executor一共有4个task（使用默认一个executor对应一个task），就会全部分配在一个worker上。
如果分配了两个worker，还按上的组件分配，那么可能worker 1上面分配了一个Spout S的executor和Bolt A的executor，worker 2 上面分配了一个Spout S的另一个executor，和Bolt B的executor。
2. Spout executor并行
Spout如果单单设置executor的并行个数，那么其输出可能是有重复的，这样的并行策略是有问题的。
比如下面的Spout：
package wc.redis.spout;

import java.util.Map;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import wc.redis.util.RedisUtils;
import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;

public class WCSpout extends BaseRichSpout {

	/**
	 * 
	 */
	private static final long serialVersionUID = 1L;
	private SpoutOutputCollector collector;
	private Jedis jedis;
	Integer taskId;
	String conponentId;
	String slow_fast;
	@Override
	public void open(@SuppressWarnings("rawtypes") Map conf, TopologyContext context,
			SpoutOutputCollector collector) {
		this.collector = collector;
		slow_fast = (String)conf.get("slow_fast");
		jedis = RedisUtils.connect(RedisUtils.HOSTNAME, RedisUtils.PORT, RedisUtils.INSERT_DB);
		taskId = context.getThisTaskId();
		conponentId = context.getThisComponentId();
		context.getThisTaskIndex();
		System.out.println(RedisUtils.getCurrDateWithInfo(conponentId, taskId, " WCSpout初始化完成！"));
	}

	@Override
	public void nextTuple() {
		long interval =0;
		while(true){// 获取数据
			interval++;
			String zero = getItem("0");
			String one = getItem("1");
			String two =  getItem("2");
			
			try {
				Thread.sleep(200);// 每200毫秒发送一次数据
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			} 
			if(zero==null||one==null||two==null){
				// do nothing
				// 没有数据
				if(interval%15==0){
//					System.out.println(new java.util.Date()+":ConponentId:"+conponentId+",taskID:"+taskId+
//						",spout:No Data...");
//					System.out.println(RedisUtils.getCurrDateWithInfo(conponentId, taskId, "spout:No data..."));
				}
			}else{
				this.collector.emit(new Values(zero+","+one+","+two));
				if(interval%15==0&&"fast".equals(slow_fast)){
//					System.out.println(new java.util.Date()+":ConponentId:"+conponentId+",taskID:"+taskId+
//						",spout:["+zero+","+one+","+two+"]");
					System.out.println(RedisUtils.getCurrDateWithInfo(conponentId, taskId, "Spout:["+zero+","+one+","+two+"]"));
				}else if("slow".equals(slow_fast)){
					System.out.println(RedisUtils.getCurrDateWithInfo(conponentId, taskId, "Spout:["+zero+","+one+","+two+"]"));
				}else{
					new RuntimeException("Wrong argument!");
				}
			}
			
		}	
	}

	@Override
	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
		declarer.declare(new Fields("line"));
	}
	
	/**
	 * Redis中获取键值并删除对应的键
	 * @param index
	 */
	private String getItem(String index){
		if(!jedis.exists(index)){
			return null;
		}
		String val = jedis.get(index);
//		if(val==null||"null".equals("null")){
//			return ;
//		}
		
		jedis.del(index);
		return val;
	}

}


这个Spout从Redis服务器中获取数据，获取后把对应的数据删除。两个Spout都同时读取了数据，然后进行了输出，同时只能有一个Spout删除了Redis中的数据，这样就会有重复数据输出了，类似图1：

图1
从图1红色区域可以看到Spout的输出，从时间可以看出两个输出只相差了1毫秒；从蓝色的框也可以看出Spout的下一个Bolt获取了两条相同的数据，这就说明Spout输出了重复的数据；
所以Spout的并行策略应该是获取taskid，根据数据的特征来选择（可以随机）需要处理的executor，代码如下：
package wc.redis.spout;

import java.util.Map;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import wc.redis.util.RedisUtils;
import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;

public class WCSpout extends BaseRichSpout {

	/**
	 * 
	 */
	private static final long serialVersionUID = 1L;
	private SpoutOutputCollector collector;
	private Jedis jedis;
	Integer taskId;
	String componentId;
	String slow_fast;
	int numTasks ;
	int thisTaskId;
	@Override
	public void open(@SuppressWarnings("rawtypes") Map conf, TopologyContext context,
			SpoutOutputCollector collector) {
		this.collector = collector;
		slow_fast = (String)conf.get("slow_fast");
		jedis = RedisUtils.connect(RedisUtils.HOSTNAME, RedisUtils.PORT, RedisUtils.INSERT_DB);
		taskId = context.getThisTaskId();
		componentId = context.getThisComponentId();
		numTasks = context.getComponentTasks(componentId).size();
		thisTaskId = context.getThisTaskIndex();
		System.out.println(RedisUtils.getCurrDateWithInfo(componentId, taskId, " WCSpout初始化完成！"));
	}

	@Override
	public void nextTuple() {
		long interval =0;
		while(true){// 获取数据
			interval++;
			String zero = getItem("0");
			String one = getItem("1");
			String two =  getItem("2");
			
			try {
				Thread.sleep(200);// 每200毫秒发送一次数据
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			} 
			if(zero==null||one==null||two==null){
				// do nothing
				// 没有数据
//				if(interval%15==0){
//				}
			}else{
				String tmpStr =zero+","+one+","+two;
				if(thisTaskId==tmpStr.hashCode()%numTasks){ // spout负载均衡
					this.collector.emit(new Values(tmpStr));
				
					if(interval%15==0&&"fast".equals(slow_fast)){
						System.out.println(RedisUtils.getCurrDateWithInfo(String.valueOf(thisTaskId),
								taskId, "Spout:["+zero+","+one+","+two+"]"));
					}else if("slow".equals(slow_fast)){
						System.out.println(RedisUtils.getCurrDateWithInfo(String.valueOf(thisTaskId),
								taskId, "Spout:["+zero+","+one+","+two+"]"));
					}else{
						new RuntimeException("Wrong argument!");
					}
				}
			}
			
		}	
	}

	@Override
	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
		declarer.declare(new Fields("line"));
	}
	
	/**
	 * Redis中获取键值并删除对应的键
	 * @param index
	 */
	private String getItem(String index){
		if(!jedis.exists(index)){
			return null;
		}
		String val = jedis.get(index);
//		if(val==null||"null".equals("null")){
//			return ;
//		}
		
		jedis.del(index);
		return val;
	}

}

使用上面的代码后，Spout的输出就不会重复了，同时也达到了distribution的目的，如图2

图2
从图2中红色框中可以看到从时间21:58 883 taskId5 Spout输出后，接着到了taskID6 21:59 494 Spout输出，然后又到taskID5 21:59 905 的Spout输出，并没有重复记录；
3. Bolt的并行
Bolt的并行只要设置了多个executor即可。
3.1 使用shuffle进行grouping
使用shuffle进行grouping，多个task的输入中同样的记录可能被分到了任何一个taskid中，如图3所示。

图3
从图3中的蓝色框中可以看到Spout输出了两条相同的记录，的那是一条记录被送到了taskID为5的Bolt中（红色框），一条被送到了taskID为6的Bolt中（红色框），当然从下面的描述中也可以知道，事实就是这样。

上图引自《Getting Started with Storm》

3.2 使用field进行grouping
使用field进行grouping其实是和shuffle一样的，但是有一点不一样，就是相同的记录只会被送往同一个taskid中，比如上面图3中，如果使用field进行grouping，那么Spout输出的两条相同的记录就只会被送往taskid为5的task中（或者为6）。

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本文标题为：K天熟悉Apache Storm （二）

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