Apache Storm 官方文档 —— Storm 与 Kestrel
本文说明了如何使用 Storm 从 Kestrel 集群中消费数据。
前言
Storm
本教程中使用了 storm-kestrel 项目和 storm-starter 项目中的例子。建议读者将这几个项目 clone 到本地，并动手运行其中的例子。
Kestrel
本文假定读者可以如此项目所述在本地运行一个 Kestrel 集群。
Kestrel 服务器与队列
Kestrel 服务中包含有一组消息队列。Kestrel 队列是一种非常简单的消息队列，可以运行于 JVM 上，并使用 memcache 协议（以及一些扩展）与客户端交互。详情可以参考 storm-kestrel 项目中的 KestrelThriftClient 类的实现。
每个队列均严格遵循先入先出的规则。为了提高服务性能，数据都是缓存在系统内存中的；不过，只有开头的 128MB 是保存在内存中的。在服务停止的时候，队列的状态会保存到一个日志文件中。
请参阅此文了解更多详细信息。
Kestrel 具有 * 快速 * 小巧 * 持久 * 可靠 等特点。
例如，Twitter 就使用 Kestrel 作为消息系统的核心环节，此文中介绍了相关信息。
** 向 Kestrel 中添加数据
首先，我们需要一个可以向 Kestrel 的队列添加数据的程序。下述方法使用了 storm-kestrel 项目中的 KestrelClient 的实现。该方法从一个包含 5 个句子的数组中随机选择一个句子添加到 Kestrel 的队列中。
private static void queueSentenceItems(KestrelClient kestrelClient, String queueName)
throws ParseError, IOException {
String[] sentences = new String[] {
"the cow jumped over the moon",
"an apple a day keeps the doctor away",
"four score and seven years ago",
"snow white and the seven dwarfs",
"i am at two with nature"};
Random _rand = new Random();
for(int i=1; i<=10; i++){
String sentence = sentences[_rand.nextInt(sentences.length)];
String val = "ID " + i + " " + sentence;
boolean queueSucess = kestrelClient.queue(queueName, val);
System.out.println("queueSucess=" +queueSucess+ " [" + val +"]");
}
}
从 Kestrel 中移除数据
此方法从一个队列中取出一个数据，但并不把该数据从队列中删除：
private static void dequeueItems(KestrelClient kestrelClient, String queueName) throws IOException, ParseError { for(int i=1; i<=12; i++){
Item item = kestrelClient.dequeue(queueName);
if(item==null){
System.out.println("The queue (" + queueName + ") contains no items.");
}
else
{
byte[] data = item._data;
String receivedVal = new String(data);
System.out.println("receivedItem=" + receivedVal);
}
}
此方法会从队列中取出并移除数据：
private static void dequeueAndRemoveItems(KestrelClient kestrelClient, String queueName)
throws IOException, ParseError
{
for(int i=1; i<=12; i++){
Item item = kestrelClient.dequeue(queueName);
if(item==null){
System.out.println("The queue (" + queueName + ") contains no items.");
}
else
{
int itemID = item._id;
byte[] data = item._data;
String receivedVal = new String(data);
kestrelClient.ack(queueName, itemID);
System.out.println("receivedItem=" + receivedVal);
}
}
}
向 Kestrel 中连续添加数据
下面的程序可以向本地 Kestrel 服务的一个 sentence_queue 队列中连续添加句子，这也是我们的最后一个程序。
可以在命令行窗口中输入一个右中括号 ] 并回车来停止程序。
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Random;
import backtype.storm.spout.KestrelClient;
import backtype.storm.spout.KestrelClient.Item;
import backtype.storm.spout.KestrelClient.ParseError;
public class AddSentenceItemsToKestrel {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
InputStream is = System.in;
char closing_bracket = ']';
int val = closing_bracket;
boolean aux = true;
try {
KestrelClient kestrelClient = null;
String queueName = "sentence_queue";
while(aux){
kestrelClient = new KestrelClient("localhost",22133);
queueSentenceItems(kestrelClient, queueName);
kestrelClient.close();
Thread.sleep(1000);
if(is.available()>0){
if(val==is.read())
aux=false;
}
}
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
catch (ParseError e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
System.out.println("end");
}
}
使用 KestrelSpout
下面的拓扑使用 KestrelSpout 从一个 Kestrel 队列中读取句子，并将句子分割成若干个单词（Bolt：SplitSentence），然后输出每个单词出现的次数（Bolt：WordCount）。数据处理的细节可以参考消息的可靠性保证一文。
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("sentences", new KestrelSpout("localhost",22133,"sentence_queue",new StringScheme()));
builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 10)
.shuffleGrouping("sentences");
builder.setBolt("count", new WordCount(), 20)
.fieldsGrouping("split", new Fields("word"));
运行
首先，以生产模式或者开发者模式启动你的本地 Kestrel 服务。
然后，等待大约 5 秒钟以防出现网络连接异常。
现在可以运行向队列中添加数据的程序，并启动 Storm 拓扑。程序启动的顺序并不重要。
如果你以 TOPOLOGY_DEBUG 模式运行拓扑你会观察到拓扑中 tuple 发送的细节信息。
