不多说，直接上干货！
Bolt消息处理者
认识了消息源Spout和消息的数据存储元组Tuple，接下来了解消息的处理者Bolt。Bolt是接收Spout发出元组Tuple后处理数据的组件，所有的消息处理逻辑被封装在Bolt中，Bolt负责处理输入的数据流并产生输出的新数据流。
1. Bolt介绍
消息处理者Bolt在Storm中是一个被动的角色。Bolt把元组作为输入，然后产生新的元组作为输出。
1.1 Bolt的功能
Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等操作。Bolt还可以简单地 传递消息流，复杂的消息流处理往往需要很多步骤，因此也就需要很多Bolt来处理。
Bolt可以发出超过一个的流。为此，使用OutputFieldsDeclarer类的declareStream()方法声明多个流，并使用OutputCollector类的emit()方法指定发射的流。
1.2 Bolt的生命周期
首先，客户端机器创建Bolt，然后将其序列化为拓扑，并提交给集群中的主机。之后集群启动Worker进程，反序列化Bolt，调用prepare方法开始处理元组。
接下来，Bolt处理Tuple，Bolt处理一个输入Tuple，发射0个或者多个Tuple。
然后，调用ack通知Storm自己已经处理过这个Tuple了。Storm提供了一个IBasicBolt自动调用ack。
Bolt类接收由Spout或者其他上游Bolt类发来的Tuple，对其进行处理。Bolt的生命周期如图1所示。
图1 Bolt的生命周期
在创建Bolt对象时，通过构造方法初始化成员变量，当Bolt被提交到集群时，这些成员变量也会被序列化，所以通过反序列化，可以获取到这些成员变量。
1.3 Bolt的组件
IComponent顾名思义，是所有组件的接口：IBasicBolt、IRichBolt、IBatchBolt都继承自IComponent；
IBolt接口是IRichBolt要继承的接口；
还有一些以Base开头的Bolt类，如BaseBasicBolt、BaseBatchBolt、BaseRichBolt、BaseTransactionalBolt等，在这些类中需要注意的是所实现的方法都为空，或者返回值为null，其中，还有一个接口BaseComponent，是Storm提供的一个比较方便的抽象类，这个抽象类及其子类都或多或少实现了其接口定义的部分方法。从图1中，可以从整体上看到这些类的关系图，从而理清这些类之间的关系及结构。
图2 Bolt相关组件的继承关系图
1.4 Bolt常用类
Bolt比较常用的类是BaseRichBolt、BaseBasicBolt等。这两个类继承的父类如图3和图4所示，它们的共同之处是父类中都有BaseComponent和ICompont。不同之处是BaseRichBolt的父接口中有IBolt和IRichBolt，而BaseBasicBolt只有IBasicBolt。
图3 BaseRichBolt类图
图4 BaseBasicBolt类图
比较完了父类，还没有真正从使用的本质上区别这两者。下面就比较这两个类的方法。图5为IBolt接口的方法，这是BaseRichBolt继承的父接口或者类之一，IBolt具备的方法与IBasicBolt的方法结构类似，但是有本质区别，那就是方法的作用不同。IBasicBolt接口的方法如图6所示。
图5 IBolt接口的主要方法
图6 IBasicBolt接口的主要方法
IBolt继承了java.io.Serializable，在Nimbus上提交Topology以后，创建出来的Bolt在序列化后被发送到具体执行的Worker上，Worker在执行该Bolt时，先调用prepare方法传入当前执行的上下文，然后调用execute方法，对Tuple进行处理，并用prepare方法传入的OutputCollector的ack方法（表示成功）或fail方法（表示失败）来反馈处理结果。而IBasicBolt接口在执行execute方法时，自动调用ack方法，其目的就是实现该接口的Bolt时，不用在代码中提供反馈结果，Storm内部会自动反馈成功。
Bolt实例
下面的ClassifyBolt实现了BaseRichBolt接口，该类需要实现的主要方法如图7所示。
图7 ClassifyBolt的主要方法
1、prepare方法
prepare方法和Spout中的open方法类似，为Bolt提供了OutputCollector，用来从Bolt中发送Tuple。在Bolt中载入新的线程进行异步处理。OutputCollector是线程安全的，并且随时都可以调用它。
在Bolt中，Tuple的发送可以在prepare、execute、cleanup等方法中进行，但一般都是在execute中进行。
示例代码如下：
public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
_collector = collector;
}
2、declareOutputFields方法
用于声明当前Bolt发送的Tuple中包含的字段，和Spout中的类似。当前Bolt类发送的Tuple包含了两个字段：gt和lt。
示例代码如下：
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
// 在geThan流中声明为gt
declarer.declareStream("geThan", new Fields("gt"));
// 在lessThan流中声明为lt
declarer.declareStream("lessThan", new Fields("lt"));
}
Bolt可以发射多条消息流，使用OutputFieldsDeclarer.declareStream方法来定义流，之后使用OutputCollector.emit来选择要发射的流。
3、getComponentConf?iguration方法
和Spout类一样，在Bolt中也可以有getComponentConf?iguration方法。示例代码如下：
public Map getComponentConf?iguration() {
Map conf = new HashMap();
conf.put(Conf?ig.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS,
emitFrequencyInSeconds);
return conf；
}
此例定义了从系统组件“_system”的“_tick”流中发送Tuple到当前Bolt的频率，当系统需要每隔一段时间执行特定的处理时，就可以利用该系统组件的特性来完成。
4、execute方法
Bolt的主要方法是execute，它以一个Tuple作为输入，Bolt使用OutputCollector来发射Tuple，Bolt必须为它处理的每一个Tuple调用OutputCollector的ack方法，以通知Storm该Tuple被处理完成了，从而通知该Tuple的发射者Spout。
public void execute(Tuple input) {
int randomInt = input.getIntegerByField("randomInt");
// 大于等于50的放在一起
if(randomInt >= CLASSIFY_FLAG){
collector.emit("geThan", new Values(randomInt));
}else{
// 小于50的放在一起
collector.emit("lessThan",new Values(randomInt));
}
collector.ack(input);
}
execute是Bolt中最关键的一个方法，对Tuple的处理都可以放到此方法中进行。具体的发送也是通过emit方法来完成的。此时，emit方法有两种情况，一种是方法中只有一个参数，另一种是方法中有两个参数。
1）emit有一个参数：该参数是发送到下游Bolt的Tuple，此时，由上游发来的旧的Tuple在此隔断，新的Tuple和旧的Tuple不再属于同一棵Tuple树。新的Tuple另起一棵新的Tuple树。
2）emit有两个参数：第一个参数是旧的Tuple的输入流，第二个参数是发往下游Bolt的新的Tuple流。此时，新的Tuple和旧的Tuple仍然属于同一棵Tuple树，即如果下游的Bolt处理Tuple失败，则向上传递到当前Bolt，当前Bolt根据旧的Tuple继续往上游传递，申请重发失败的Tuple，保证Tuple处理的可靠性。
这两种情况都要根据用户的场景来确定。示例代码如下：
public void execute(Tuple tuple) {
_collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));
_collector.ack(tuple);
}
public void execute(Tuple tuple) {
_collector.emit(new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));
}
此外还有ack、fail、cleanup等方法，其中cleanup方法和Spout中的close方法类似，都是在当前组件关闭时调用，//代码效果参考：http://www.zidongmutanji.com/zsjx/175917.html
但是针对实时计算来说，除非一些特殊的场景要求以外，这两个方法一般都很少用到。如下面，
作者：大数据和人工智能躺过的坑
出处：
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