Apache Storm 官方文档 —— Storm 与 Kestrel

简介:

原文链接    译者:魏勇

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。 

目录
相关文章
|
1月前
|
SQL Apache 流计算
Apache Flink官方网站提供了关于如何使用Docker进行Flink CDC测试的文档
【2月更文挑战第25天】Apache Flink官方网站提供了关于如何使用Docker进行Flink CDC测试的文档
142 3
|
8月前
|
存储 Java BI
探索Apache POI库:强大的Excel和Word文档处理工具
在企业应用和数据处理中,Excel和Word文档是常见的数据交换和存储格式。然而,处理和操作这些文档可能是一项繁琐的任务。Apache POI库作为一款强大的文档处理工具,可以帮助我们更轻松地进行Excel和Word文档的读写、编辑和生成。本文将深入探讨Apache POI库的基本概念、特点,以及如何在实际应用中使用它进行文档处理。
397 0
|
7月前
|
XML Java API
Apache POI详解及Word文档读取示例
apache poi资料详解,包括内部jar包依赖关系,及与使用文档的对应关系
791 0
|
9月前
|
消息中间件 存储 分布式计算
Hadoop生态系统中的实时数据处理技术:Apache Kafka和Apache Storm的应用
Hadoop生态系统中的实时数据处理技术:Apache Kafka和Apache Storm的应用
|
10月前
|
消息中间件 大数据 Kafka
数据流处理:Apache Samza和Apache Storm的比较
数据流处理是现代大数据应用程序中至关重要的组成部分。为了有效地处理大规模的实时数据流,开发人员需要选择适合其需求的数据流处理框架。在本文中,我们将比较两个受欢迎的数据流处理框架 Apache Samza 和 Apache Storm,并探讨它们的特点、优势和适用场景。
167 0
|
消息中间件 机器学习/深度学习 分布式计算
安装Apache Storm
安装Apache Storm
107 0
|
机器学习/深度学习 分布式计算 Kubernetes
Apache Spark 2.3 加入支持Native Kubernetes及新特性文档下载
Apache Spark 2.3 加入支持Native Kubernetes及新特性文档下载
94 0
Apache Spark 2.3 加入支持Native Kubernetes及新特性文档下载
|
分布式计算 资源调度 Java
Apache Storm与Apache Spark对比
随着实时数据的增加,对实时数据流的需求也在增长。更不用说,流技术正在引领大数据世界。使用更新的实时流媒体平台,用户选择一个平台变得很复杂。Apache Storm和Spark是该列表中最流行的两种实时技术。 让我们根据它们的功能比较Apache Storm和Spark,并帮助用户做出选择。本文的目的是Apache Storm Vs与Apache Spark无关,不是要对两者进行判断,而是要研究两者之间的异同。 什么是Apache Storm与Apache Spark? 要了解Spark Vs Storm,让我们首先了解两者的基础! Apache Storm Apache Storm是一个
285 0
|
2月前
|
消息中间件 Kafka Apache
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架
482 5
|
1月前
|
消息中间件 API Apache
官宣|阿里巴巴捐赠的 Flink CDC 项目正式加入 Apache 基金会
本文整理自阿里云开源大数据平台徐榜江 (雪尽),关于阿里巴巴捐赠的 Flink CDC 项目正式加入 Apache 基金会。
1405 1
官宣|阿里巴巴捐赠的 Flink CDC 项目正式加入 Apache 基金会

热门文章

最新文章

相关实验场景

更多

推荐镜像

更多