Storm经常使用操做命令及WordCount

时间 2019-11-13

原文原文链接

Storm经常使用操做命令java

一、任务提交命令：storm jar 【jar路径】【拓扑包名.拓扑类名】【拓扑名称】apache

storm jar /export/servers/storm/examples/storm-starter/storm-starter-topologies-1.0.3.jar org.apache.storm.starter.WordCountTopology wordcount数组

与hadoop不一样的是：不须要指定输入输出路径安全

hadoop jar /usr/local/wordcount.jar /data.txt /wcoutapp

二、杀死任务命令：storm kill 【拓扑名称】 -w 10（执行kill命令时能够经过-w [等待秒数]指定拓扑停用之后的等待时间）框架

storm kill topology-name -w 10maven

三、停用任务命令：storm deactive 【拓扑名称】编辑器

storm deactive topology-nameide

咱们可以挂起或停用运行中的拓扑。当停用拓扑时，全部已分发的元组都会获得处理，可是spouts的nextTuple方法不会被调用。销毁一个拓扑，可使用kill命令。它会以一种安全的方式销毁一个拓扑，首先停用拓扑，在等待拓扑消息的时间段内容许拓扑完成当前的数据流。函数

四、启用任务命令：storm activate 【拓扑名称】

storm activate topology-name

五、从新部署任务命令：storm rebalance 【拓扑名称】

storm rebalance topology-name

再平衡使你重分配集群任务。这是个很强大的命令。好比，你向一个运行中的集群增长了节点。再平衡命令将会停用拓扑，而后在相应超时时间以后重分配worker，并重启拓扑。

StormWordCount（重点掌握）

WordCount分析：

Java版本：

一、读取文件中的数据，一行一行的读取；

二、将读到的数据进行切割；

三、对切割后的数组中的单词进行计算。

Hadoop版本：

一、按行读取文件中的数据；

二、在Mapper()函数中对每一行的数据进行切割，并输出切割后的数据数组；

三、接收Mapper()中输出的数据数组，在Reducer()函数中对数组中的单词进行计算，将计算后的统计结果输出。

Storm版本：

一、Spout从外部数据源中读取数据，随机发送一个元组对象出去；

二、SplitBolt接收Spout中输出的元组对象，将元组中的数据切分红单词，并将切分后的单词发射出去；

三、WordCountBolt接收SplitBolt中输出的单词数组，对里面单词的频率进行累加，将累加后的结果输出。

StormWordCount代码实现及分析（重点掌握）

在IDEA中建立一个Maven项目，先在pom.xml添加依赖--->import changes

建立Maven项目步骤：

使用IDEA编辑器建立一个Maven项目
前提：假设您已经安装好了IDEA编辑器，因为编辑器自带Maven插件，不须要单独安装maven。固然IDEA自己是支持安装外部的maven的。
一、打开编辑器
笔者使用的是14.1 不是当前最新编辑器
二、建立maven项目第一步：
依次点击软件左上角的File->new->project
而后选择maven，并点击next。在这一步有一个须要注意的地方，就是为你的项目选择JDK或者SDK.若是您以前没有配置过JDK，能够点击new按钮，设置您JDK的home目录。
三、填写maven项目的groupid,和artifactid。而后点击下一步
通常来说，groupid写您的公司及部门或项目的名称，好比：com.ahu
artifactid写您的子项目或者子模块的名字，好比当前项目是建立maven项目，咱们能够将artifactid写成：stormwordcount
version能够不用修改
四、填写项目名称及指定项目所在的目录
projectName：StormWordCount
location：任意地址---->好比：E:\StormWordCount
至此，建立maven项目完毕。

1     <dependencies>
2         <dependency>
3             <groupId>org.apache.storm</groupId>
4             <artifactId>storm-core</artifactId>
5             <version>0.9.5</version>
6             <!-- <scope>provided</scope>-->
7         </dependency>
8     </dependencies>

而后在写相关代码：

项目主要流程：

 1 package com.ahu.storm;
 2 
 3 
 4 import backtype.storm.Config;
 5 import backtype.storm.LocalCluster;
 6 import backtype.storm.StormSubmitter;
 7 import backtype.storm.generated.AlreadyAliveException;
 8 import backtype.storm.generated.InvalidTopologyException;
 9 import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
10 import backtype.storm.tuple.Fields;
11 
12 /**
13  * Created by ahu_lichang on 2017/5/18.
14  */
15 public class WordCountTopologyMain {
16     public static void main(String[] args) throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException {
17         //一、准备一个TopologyBuilder
18         //storm框架支持多语言，在Java环境下建立一个拓扑，须要使用TopologyBuilder
19         TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();
20         //MySpout类，在已知的英文句子中，所及发送一条句子出去
21         topologyBuilder.setSpout("mySpout", new MySpout(), 2);
22         //MySplitBolt类，主要是将一行一行的文本内容切割成单词
23         topologyBuilder.setBolt("mybolt1", new MySplitBolt(), 2).shuffleGrouping("mySpout");
24         //MyCountBolt类，负责对单词的频率进行累加
25         topologyBuilder.setBolt("mybolt2", new MyCountBolt(), 4).fieldsGrouping("mybolt1", new Fields("word"));
26         /**
27          * i
28          * am
29          * lilei
30          * love
31          * hanmeimei
32          */
33         //二、建立一个configuration，用来指定当前topology 须要的worker的数量
34         //启动topology的配置信息
35         Config config = new Config();
36         //定义你但愿集群分配多少个工做进程给你来执行这个topology
37         config.setNumWorkers(2);
38 
39         //三、提交任务  -----两种模式 本地模式和集群模式
40         //这里将拓扑名称写死了mywordcount,因此在集群上打包运行的时候，不用写拓扑名称了！也可用arg[0]
41         StormSubmitter.submitTopology("mywordcount", config, topologyBuilder.createTopology());
42         //LocalCluster localCluster = new LocalCluster();
43         //localCluster.submitTopology("mywordcount",config,topologyBuilder.createTopology());
44     }
45 }

MySpout的实现及生命周期：

 1 package com.ahu.storm;
 2 
 3 import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
 4 import backtype.storm.task.TopologyContext;
 5 import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
 6 import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
 7 import backtype.storm.tuple.Fields;
 8 import backtype.storm.tuple.Values;
 9 
10 import java.util.Map;
11 
12 /**
13  * Created by ahu_lichang on 2017/5/18.
14  */
15 public class MySpout extends BaseRichSpout {
16     //用来收集Spout输出的Tuple
17     SpoutOutputCollector collector;
18 
19     //初始化方法
20     public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
21         this.collector = collector;
22     }
23 
24     //storm 框架在 while(true) 调用nextTuple方法
25     public void nextTuple() {
26         collector.emit(new Values("i am lilei love hanmeimei"));
27     }
28 
29     //消息源能够发射多条消息流stream.多条消息流能够理解为多种类型的数据
30     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
31         declarer.declare(new Fields("sentence"));
32     }
33 }

MySplitBolt的实现及生命周期：

 1 package com.ahu.storm;
 2 
 3 import backtype.storm.task.OutputCollector;
 4 import backtype.storm.task.TopologyContext;
 5 import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
 6 import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
 7 import backtype.storm.tuple.Fields;
 8 import backtype.storm.tuple.Tuple;
 9 import backtype.storm.tuple.Values;
10 
11 import java.util.Map;
12 
13 /**
14  * Created by ahu_lichang on 2017/5/18.
15  */
16 public class MySplitBolt extends BaseRichBolt {
17     OutputCollector collector;
18 
19     //初始化方法
20     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
21         this.collector = collector;
22     }
23 
24     // 被storm框架 while(true) 循环调用  传入参数tuple
25     //input内容是句子，execute方法将句子切割成单词发出
26     public void execute(Tuple input) {
27         String line = input.getString(0);
28         String[] arrWords = line.split(" ");
29         for (String word : arrWords) {
30             collector.emit(new Values(word, 1));
31         }
32     }
33 
34     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
35         declarer.declare(new Fields("word", "num"));
36     }
37 }

MyCountBolt的实现及生命周期：

 1 package com.ahu.storm;
 2 
 3 
 4 import backtype.storm.task.OutputCollector;
 5 import backtype.storm.task.TopologyContext;
 6 import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
 7 import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
 8 import backtype.storm.tuple.Tuple;
 9 
10 import java.util.HashMap;
11 import java.util.Map;
12 
13 /**
14  * Created by ahu_lichang on 2017/5/18.
15  */
16 public class MyCountBolt extends BaseRichBolt {
17     OutputCollector collector;
18     //用来保存最后计算的结果key=单词，value=单词个数
19     Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
20 
21     public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
22         this.collector = collector;
23     }
24 
25     public void execute(Tuple input) {
26         String word = input.getString(0);
27         Integer num = input.getInteger(1);
28         System.out.println(Thread.currentThread().getId() + "    word:" + word);
29         if (map.containsKey(word)) {
30             Integer count = map.get(word);
31             map.put(word, count + num);
32         } else {
33             map.put(word, num);
34         }
35         System.out.println("count:" + map);
36     }
37 
38     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
39         //不输出
40     }
41 }

两种运行模式：

一、本地模式：直接在IDEA中的WordCountTopologyMain运行便可在控制台观察到输出结果

二、集群模式：

要打包运行。打包方法：

将jar包上传到storm1上，去运行storm /root/stormwordcount.XXXX.jar com.ahu.storm.WordCountTopologyMain

注意：这样打包运行的时候，会出错：NoClassDefFoundError: backtype/storm/topology/IRichSpout

这是由于打包的时候，有的jar包没有打到里面去，打包方式不对！须要在pom.xml指定一个Build，指定打包的方式，将全部的依赖都打成jar。

 1     <build>
 2         <plugins>
 3             <plugin>
 4                 <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
 5                 <configuration>
 6                     <descriptorRefs>
 7                         <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
 8                     </descriptorRefs>
 9                    <!-- <archive>
10                         <manifest>
11                             <mainClass>com.ahu.storm.hadoop.mapreduce.wordcount.WordCount</mainClass>
12                         </manifest>
13                     </archive>-->
14                 </configuration>
15                 <executions>
16                     <execution>
17                         <id>make-assembly</id>
18                         <phase>package</phase>
19                         <goals>
20                             <goal>single</goal>
21                         </goals>
22                     </execution>
23                 </executions>
24             </plugin>
25         </plugins>
26     </build>

这样再打包运行，就不会出错了！运行成功后，能够在worker运行的机器上查看日志：/export/servers/storm/logs/下查看，tail -100f worker-6701.log.1

Storm具体的任务执行流程图

Stream Grouping详解

Storm里面有7种类型的stream grouping

l Shuffle Grouping: 随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每一个bolt接收到的tuple数目大体相同。

l Fields Grouping：按字段分组，好比按userid来分组，具备一样userid的tuple会被分到相同的Bolts里的一个task，而不一样的userid则会被分配到不一样的bolts里的task。

l All Grouping：广播发送，对于每个tuple，全部的bolts都会收到。

l Global Grouping：全局分组，这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task。再具体一点就是分配给id值最低的那个task。

l Non Grouping：不分组，这stream grouping个分组的意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple。目前这种分组和Shuffle grouping是同样的效果， 有一点不一样的是storm会把这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行。

l Direct Grouping：直接分组，这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者指定由消息接收者的哪一个task处理这个消息。只有被声明为Direct Stream的消息流能够声明这种分组方法。并且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射。消息处理者能够经过TopologyContext来获取处理它的消息的task的id （OutputCollector.emit方法也会返回task的id）。

l Local or shuffle grouping：若是目标bolt有一个或者多个task在同一个工做进程中，tuple将会被随机发生给这些tasks。不然，和普通的Shuffle Grouping行为一致。