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我们已经经历了Apache Storm的核心技术细节，现在是时候编写一些简单的场景。

场景 - 移动呼叫日志分析器

移动呼叫及其持续时间将作为对Apache Storm的输入，Storm将处理和分组在相同呼叫者和接收者之间的呼叫及其呼叫总数。

Spout创建

Spout是用于数据生成的组件。基本上，一个spout将实现一个IRichSpout接口。 “IRichSpout”接口有以下重要方法 -

open -为Spout提供执行环境。执行器将运行此方法来初始化喷头。
nextTuple -通过收集器发出生成的数据。
close -当spout将要关闭时调用此方法。
declareOutputFields -声明元组的输出模式。
ack -确认处理了特定元组。
fail -指定不处理和不重新处理特定元组。

open

open方法的签名如下 -

open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector)

conf - 为此spout提供storm配置。
context - 提供有关拓扑中的spout位置，其任务ID，输入和输出信息的完整信息。
collector - 使我们能够发出将由bolts处理的元组。

nextTuple

nextTuple方法的签名如下 -

nextTuple()

nextTuple()从与ack()和fail()方法相同的循环中定期调用。它必须释放线程的控制，当没有工作要做，以便其他方法有机会被调用。因此，nextTuple的第一行检查处理是否已完成。如果是这样，它应该休眠至少一毫秒，以减少处理器在返回之前的负载。

close

close方法的签名如下-

close()

declareOutputFields

declareOutputFields方法的签名如下-

declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)

declarer -它用于声明输出流id，输出字段等

此方法用于指定元组的输出模式。

ack

ack方法的签名如下 -

ack(Object msgId)

该方法确认已经处理了特定元组。

fail

nextTuple方法的签名如下-

ack(Object msgId)

此方法通知特定元组尚未完全处理。 Storm将重新处理特定的元组。

FakeCallLogReaderSpout

在我们的场景中，我们需要收集呼叫日志详细信息。呼叫日志的信息包含。

主叫号码
接收号码
持续时间

由于我们没有呼叫日志的实时信息，我们将生成假呼叫日志。假信息将使用Random类创建。完整的程序代码如下。

编码 - FakeCallLogReaderSpout.java

import java.util.*;
//import storm tuple packages
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
 
//import Spout interface packages
import backtype.storm.topology.IRichSpout;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
 
//Create a class FakeLogReaderSpout which implement IRichSpout interface 
   to access functionalities
	
public class FakeCallLogReaderSpout implements IRichSpout {
   //Create instance for SpoutOutputCollector which passes tuples to bolt.
   private SpoutOutputCollector collector;
   private boolean completed = false;
	
   //Create instance for TopologyContext which contains topology data.
   private TopologyContext context;
	
   //Create instance for Random class.
   private Random randomGenerator = new Random();
   private Integer idx = 0;
 
   @Override
   public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
      this.context = context;
      this.collector = collector;
   }
 
   @Override
   public void nextTuple() {
      if(this.idx <= 1000) {
         List<String> mobileNumbers = new ArrayList<String>();
         mobileNumbers.add("1234123401");
         mobileNumbers.add("1234123402");
         mobileNumbers.add("1234123403");
         mobileNumbers.add("1234123404");
 
         Integer localIdx = 0;
         while(localIdx++ < 100 && this.idx++ < 1000) {
            String fromMobileNumber = mobileNumbers.get(randomGenerator.nextInt(4));
            String toMobileNumber = mobileNumbers.get(randomGenerator.nextInt(4));
				
            while(fromMobileNumber == toMobileNumber) {
               toMobileNumber = mobileNumbers.get(randomGenerator.nextInt(4));
            }
				
            Integer duration = randomGenerator.nextInt(60);
            this.collector.emit(new Values(fromMobileNumber, toMobileNumber, duration));
         }
      }
   }
 
   @Override
   public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
      declarer.declare(new Fields("from", "to", "duration"));
   }
 
   //Override all the interface methods
   @Override
   public void close() {}
 
   public boolean isDistributed() {
      return false;
   }
 
   @Override
   public void activate() {}
 
   @Override 
   public void deactivate() {}
 
   @Override
   public void ack(Object msgId) {}
 
   @Override
   public void fail(Object msgId) {}
 
   @Override
   public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
      return null;
   }
}

Bolt创建

Bolt是一个使用元组作为输入，处理元组，并产生新的元组作为输出的组件。Bolts将实现IRichBolt接口。在此程序中，使用两个Bolts
类CallLogCreatorBolt和CallLogCounterBolt来执行操作。

IRichBolt接口有以下方法 -

prepare -为bolt提供要执行的环境。执行器将运行此方法来初始化spout。
execute -处理单个元组的输入
cleanup -当spout要关闭时调用。
declareOutputFields -声明元组的输出模式。

Prepare

prepare方法的签名如下 -

prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector)

conf -为此bolt提供Storm配置。
context -提供有关拓扑中的bolt位置，其任务ID，输入和输出信息等的完整信息。
collector -使我们能够发出处理的元组。

execute

execute方法的签名如下-

execute(Tuple tuple)

这里的元组是要处理的输入元组。

execute方法一次处理单个元组。元组数据可以通过Tuple类的getValue方法访问。不必立即处理输入元组。多元组可以被处理和输出为单个输出元组。处理的元组可以通过使用OutputCollector类发出。

cleanup

cleanup方法的签名如下 -

cleanup()

declareOutputFields

declareOutputFields方法的签名如下-

declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)

这里的参数declarer用于声明输出流id，输出字段等。

此方法用于指定元组的输出模式。

呼叫日志创建者bolt

呼叫日志创建者bolt接收呼叫日志元组。呼叫日志元组具有主叫方号码，接收方号码和呼叫持续时间。此bolt通过组合主叫方号码和接收方号码简单地创建一个新值。新值的格式为“来电号码 - 接收方号码”，并将其命名为新字段“呼叫”。完整的代码如下。

编码 - CallLogCreatorBolt.java

//import util packages
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
 
//import Storm IRichBolt package
import backtype.storm.topology.IRichBolt;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
 
//Create a class CallLogCreatorBolt which implement IRichBolt interface
public class CallLogCreatorBolt implements IRichBolt {
   //Create instance for OutputCollector which collects and emits tuples to produce output
   private OutputCollector collector;
 
   @Override
   public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
      this.collector = collector;
   }
 
   @Override
   public void execute(Tuple tuple) {
      String from = tuple.getString(0);
      String to = tuple.getString(1);
      Integer duration = tuple.getInteger(2);
      collector.emit(new Values(from + " - " + to, duration));
   }
 
   @Override
   public void cleanup() {}
 
   @Override
   public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
      declarer.declare(new Fields("call", "duration"));
   }
	
   @Override
   public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
      return null;
   }
}

呼叫日志计数器Bolt

编码 - CallLogCounterBolt.java

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.IRichBolt;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
 
public class CallLogCounterBolt implements IRichBolt {
   Map<String, Integer> counterMap;
   private OutputCollector collector;
 
   @Override
   public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
      this.counterMap = new HashMap<String, Integer>();
      this.collector = collector;
   }
 
   @Override
   public void execute(Tuple tuple) {
      String call = tuple.getString(0);
      Integer duration = tuple.getInteger(1);
		
      if(!counterMap.containsKey(call)){
         counterMap.put(call, 1);
      }else{
         Integer c = counterMap.get(call) + 1;
         counterMap.put(call, c);
      }
		
      collector.ack(tuple);
   }
 
   @Override
   public void cleanup() {
      for(Map.Entry<String, Integer> entry:counterMap.entrySet()){
         System.out.println(entry.getKey()+" : " + entry.getValue());
      }
   }
 
   @Override
   public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
      declarer.declare(new Fields("call"));
   }
	
   @Override
   public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
      return null;
   }
	
}

创建拓扑

Storm拓扑基本上是一个Thrift结构。 TopologyBuilder类提供了简单而容易的方法来创建复杂的拓扑。TopologyBuilder类具有设置spout（setSpout）和设置bolt（setBolt）的方法。最后，TopologyBuilder有createTopology来创建拓扑。使用以下代码片段创建拓扑 -

TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
 
builder.setSpout("call-log-reader-spout", new FakeCallLogReaderSpout());
 
builder.setBolt("call-log-creator-bolt", new CallLogCreatorBolt())
   .shuffleGrouping("call-log-reader-spout");
 
builder.setBolt("call-log-counter-bolt", new CallLogCounterBolt())
   .fieldsGrouping("call-log-creator-bolt", new Fields("call"));

shuffleGrouping和fieldsGrouping方法有助于为spout和bolts设置流分组。

本地集群

为了开发目的，我们可以使用“LocalCluster”对象创建本地集群，然后使用“LocalCluster”类的“submitTopology”方法提交拓扑。 “submitTopology”的参数之一是“Config”类的实例。“Config”类用于在提交拓扑之前设置配置选项。此配置选项将在运行时与集群配置合并，并使用prepare方法发送到所有任务（spout和bolt）。一旦拓扑提交到集群，我们将等待10秒钟，集群计算提交的拓扑，然后使用“LocalCluster”的“shutdown”方法关闭集群。完整的程序代码如下 -

编码 - LogAnalyserStorm.java

import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
 
//import storm configuration packages
import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
 
//Create main class LogAnalyserStorm submit topology.
public class LogAnalyserStorm {
   public static void main(String[] args) throws Exception{
      //Create Config instance for cluster configuration
      Config config = new Config();
      config.setDebug(true);
		
      //
      TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
      builder.setSpout("call-log-reader-spout", new FakeCallLogReaderSpout());
 
      builder.setBolt("call-log-creator-bolt", new CallLogCreatorBolt())
         .shuffleGrouping("call-log-reader-spout");
 
      builder.setBolt("call-log-counter-bolt", new CallLogCounterBolt())
         .fieldsGrouping("call-log-creator-bolt", new Fields("call"));
			
      LocalCluster cluster = new LocalCluster();
      cluster.submitTopology("LogAnalyserStorm", config, builder.createTopology());
      Thread.sleep(10000);
		
      //Stop the topology
		
      cluster.shutdown();
   }
}

构建和运行应用程序

完整的应用程序有四个Java代码。它们是 -

FakeCallLogReaderSpout.java
CallLogCreaterBolt.java
CallLogCounterBolt.java
LogAnalyerStorm.java

应用程序可以使用以下命令构建 -

javac -cp “/path/to/storm/apache-storm-0.9.5/lib/*” *.java

应用程序可以使用以下命令运行 -

java -cp “/path/to/storm/apache-storm-0.9.5/lib/*”:. LogAnalyserStorm

输出

一旦应用程序启动，它将输出有关集群启动过程，spout和螺栓处理的完整详细信息，最后是集群关闭过程。在“CallLogCounterBolt”中，我们打印了呼叫及其计数详细信息。此信息将显示在控制台上如下 -

1234123402 - 1234123401 : 78
1234123402 - 1234123404 : 88
1234123402 - 1234123403 : 105
1234123401 - 1234123404 : 74
1234123401 - 1234123403 : 81
1234123401 - 1234123402 : 81
1234123403 - 1234123404 : 86
1234123404 - 1234123401 : 63
1234123404 - 1234123402 : 82
1234123403 - 1234123402 : 83
1234123404 - 1234123403 : 86
1234123403 - 1234123401 : 93

非JVM语言

Storm拓扑通过Thrift接口实现，这使得轻松地提交任何语言的拓扑。Storm支持Ruby，Python和许多其他语言。让我们来看看python绑定。

Python绑定

Python是一种通用的解释，交互，面向对象和高级编程语言。Storm支持Python实现其拓扑。Python支持发射，锚定，acking和日志操作。

如你所知，bolt可以用任何语言定义。用另一种语言编写的bolt作为子进程执行，Storm通过stdin / stdout与JSON消息进行通信。首先拿一个支持python绑定的样例bolt WordCount。

public static class WordCount implements IRichBolt {
   public WordSplit() {
      super("python", "splitword.py");
   }
	
   public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
      declarer.declare(new Fields("word"));
   }
}

这里的类WordCount实现IRichBolt接口和运行与python实现指定超级方法参数“splitword.py”。现在创建一个名为“splitword.py”的python实现。

import storm
   class WordCountBolt(storm.BasicBolt):
      def process(self, tup):
         words = tup.values[0].split(" ")
         for word in words:
         storm.emit([word])
WordCountBolt().run()

这是Python的示例实现，它计算给定句子中的单词。同样，您也可以与其他支持语言绑定。

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