Mysql 流增量写入 Hdfs（二） --Storm + hdfs 的流式处理-阿里云开发者社区

一. 概述

上一篇我们介绍了如何将数据从 mysql 抛到 kafka，这次我们就专注于利用 storm 将数据写入到 hdfs 的过程，由于 storm 写入 hdfs 的可定制东西有些多，我们先不从 kafka 读取，而先自己定义一个 Spout 数据充当数据源，下章再进行整合。这里默认你是拥有一定的 storm 知识的基础，起码知道 Spout 和 bolt 是什么。

写入 hdfs 可以有以下的定制策略：

自定义写入文件的名字
定义写入内容格式
满足给定条件后更改写入的文件
更改写入文件时触发的 Action

本篇会先说明如何用 storm 写入 HDFS，写入过程一些 API 的描述，以及最后给定一个例子：

storm 每接收到 10 个 Tuple 后就会改变 hdfs 写入文件，新文件的名字就是第几次改变。

ps：storm 版本：1.1.1 。Hadoop 版本：2.7.4 。

接下来我们首先看看 Storm 如何写入 HDFS 。

二. Storm 写入 HDFS

Storm 官方有提供了相应的 API 让我们可以使用。可以通过创建 HdfsBolt 以及定义相应的规则，即可写入 HDFS　。

首先通过 maven 配置依赖以及插件。


    <properties>
        <storm.version>1.1.1</storm.version>
    </properties>

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.storm</groupId>
            <artifactId>storm-core</artifactId>
            <version>${storm.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-collections</groupId>
            <artifactId>commons-collections</artifactId>
            <version>3.2.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>15.0</version>
        </dependency>

        <!--hadoop模块-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.7.4</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>2.7.4</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.storm/storm-hdfs -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.storm</groupId>
            <artifactId>storm-hdfs</artifactId>
            <version>1.1.1</version>
            <!--<scope>test</scope>-->
        </dependency>

    </dependencies>


    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.5.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
                <artifactId>exec-maven-plugin</artifactId>
                <version>1.2.1</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>exec</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
                <configuration>
                    <executable>java</executable>
                    <includeProjectDependencies>true</includeProjectDependencies>
                    <includePluginDependencies>false</includePluginDependencies>
                    <classpathScope>compile</classpathScope>
                    <mainClass>com.learningstorm.kafka.KafkaTopology</mainClass>
                </configuration>
            </plugin>
   
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>1.7</version>
                <configuration>
                    <createDependencyReducedPom>true</createDependencyReducedPom>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <transformers>
                                <transformer
                                        implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
                                <transformer
                                        implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                    <mainClass></mainClass>
                                </transformer>
                            </transformers>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

这里要提一下，如果要打包部署到集群上的话，打包的插件需要使用 maven-shade-plugin 这个插件，然后使用 maven Lifecycle 中的 package 打包。而不是用 Maven-assembly-plugin 插件进行打包。

因为使用 Maven-assembly-plugin 的时候，会将所有依赖的包unpack，然后在pack，这样就会出现，同样的文件被覆盖的情况。发布到集群上的时候就会报 No FileSystem for scheme: hdfs 的错。

然后是使用 HdfsBolt 写入 Hdfs。这里来看看官方文档中的例子吧。

// 使用 "|" 来替代 ","，来进行字符分割
RecordFormat format = new DelimitedRecordFormat()
        .withFieldDelimiter("|");

// 每输入 1k 后将内容同步到 Hdfs 中
SyncPolicy syncPolicy = new CountSyncPolicy(1000);

// 当文件大小达到 5MB ，转换写入文件，即写入到一个新的文件中
FileRotationPolicy rotationPolicy = new FileSizeRotationPolicy(5.0f, Units.MB);

//当转换写入文件时，生成新文件的名字并使用
FileNameFormat fileNameFormat = new DefaultFileNameFormat()
        .withPath("/foo/");

HdfsBolt bolt = new HdfsBolt()
        .withFsUrl("hdfs://localhost:9000")
        .withFileNameFormat(fileNameFormat)
        .withRecordFormat(format)
        .withRotationPolicy(rotationPolicy)
        .withSyncPolicy(syncPolicy);

//生成该 bolt
topologyBuilder.setBolt("hdfsBolt", bolt, 5).globalGrouping("randomStrSpout");

到这里就结束了。可以将 HdfsBolt 当作一个 Storm 中特殊一些的 bolt 即可。这个 bolt 的作用即使根据接收信息写入 Hdfs。

而在新建 HdfsBolt 中，Storm 为我们提供了相当强的灵活性，我们可以定义一些策略，比如当达成某个条件的时候转换写入文件，新写入文件的名字，写入时候的分隔符等等。

如果选择使用的话，Storm 有提供部分接口供我们使用，但如果我们觉得不够丰富也可以自定义相应的类。下面我们看看如何控制这些策略吧。

RecordFormat

这是一个接口，允许你自由定义接收到内容的格式。

public interface RecordFormat extends Serializable {
    byte[] format(Tuple tuple);
}

Storm 提供了 DelimitedRecordFormat ，使用方法在上面已经有了。这个类默认的分割符是逗号","，而你可以通过 withFieldDelimiter 方法改变分隔符。
如果你的初始分隔符不是逗号的话，那么也可以重写写一个类实现 RecordFormat 接口即可。

FileNameFormat

同样是一个接口。

public interface FileNameFormat extends Serializable {
    void prepare(Map conf, TopologyContext topologyContext);
    String getName(long rotation, long timeStamp);
    String getPath();
}

Storm 所提供的默认的是 org.apache.storm.hdfs.format.DefaultFileNameFormat 。默认人使用的转换文件名有点长，格式是这样的：

{prefix}{componentId}-{taskId}-{rotationNum}-{timestamp}{extension}

例如：

MyBolt-5-7-1390579837830.txt

默认情况下，前缀是空的，扩展标识是".txt"。

SyncPolicy

同步策略允许你将 buffered data 缓冲到 Hdfs 文件中（从而client可以读取数据），通过实现org.apache.storm.hdfs.sync.SyncPolicy 接口：

public interface SyncPolicy extends Serializable {
    boolean mark(Tuple tuple, long offset);
    void reset();
}

FileRotationPolicy

这个接口允许你控制什么情况下转换写入文件。

public interface FileRotationPolicy extends Serializable {
    boolean mark(Tuple tuple, long offset);
    void reset();
}

Storm 有提供三个实现该接口的类：

最简单的就是不进行转换的org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.NoRotationPolicy ，就是什么也不干。
通过文件大小触发转换的 org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileSizeRotationPolicy。
通过时间条件来触发转换的 org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.TimedRotationPolicy。

如果有更加复杂的需求也可以自己定义。

RotationAction

这个主要是提供一个或多个 hook ，可加可不加。主要是在触发写入文件转换的时候会启动。

public interface RotationAction extends Serializable {
    void execute(FileSystem fileSystem, Path filePath) throws IOException;
}

三.实现一个例子

了解了上面的情况后，我们会实现一个例子，根据写入记录的多少来控制写入转换（改变写入的文件），并且转换后文件的名字表示当前是第几次转换。

首先来看看 HdfsBolt 的内容：

        RecordFormat format = new DelimitedRecordFormat().withFieldDelimiter(" ");
        // sync the filesystem after every 1k tuples
        SyncPolicy syncPolicy = new CountSyncPolicy(1000);
//        FileRotationPolicy rotationPolicy = new FileSizeRotationPolicy(1.0f, FileSizeRotationPolicy.Units.KB);
        /** rotate file with Date,every month create a new file
         * format:yyyymm.txt
         */
        FileRotationPolicy rotationPolicy = new CountStrRotationPolicy();
        FileNameFormat fileNameFormat = new TimesFileNameFormat().withPath("/test/");
        RotationAction action = new NewFileAction();
        HdfsBolt bolt = new HdfsBolt()
                .withFsUrl("hdfs://127.0.0.1:9000")
                .withFileNameFormat(fileNameFormat)
                .withRecordFormat(format)
                .withRotationPolicy(rotationPolicy)
                .withSyncPolicy(syncPolicy)
                .addRotationAction(action);

然后分别来看各个策略的类。

FileRotationPolicy

import org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileRotationPolicy;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

/**
 * 计数以改变Hdfs写入文件的位置，当写入10次的时候，则更改写入文件，更改名字取决于 “TimesFileNameFormat”
 * 这个类是线程安全
 */

public class CountStrRotationPolicy implements FileRotationPolicy {


    private SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyyMM");

    private String date =  null;

    private int count = 0;

    public CountStrRotationPolicy(){
        this.date =  df.format(new Date());
//        this.date = df.format(new Date());
    }


    /**
     * Called for every tuple the HdfsBolt executes.
     *
     * @param tuple  The tuple executed.
     * @param offset current offset of file being written
     * @return true if a file rotation should be performed
     */
    @Override
    public boolean mark(Tuple tuple, long offset) {
        count ++;
        if(count == 10) {
            System.out.print("num :" +count + "   ");
            count = 0;
            return true;

        }
        else {
            return false;
        }
    }

    /**
     * Called after the HdfsBolt rotates a file.
     */
    @Override
    public void reset() {

    }

    @Override
    public FileRotationPolicy copy() {
        return new CountStrRotationPolicy();
    }


}

FileNameFormat


import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.FileNameFormat;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;

import java.util.Map;

/**
 * 决定重新写入文件时候的名字
 * 这里会返回是第几次转换写入文件，将这个第几次做为文件名
 */
public class TimesFileNameFormat implements FileNameFormat {
    //默认路径
    private String path = "/storm";
    //默认后缀
    private String extension = ".txt";
    private Long times = new Long(0);

    public TimesFileNameFormat withPath(String path){
        this.path = path;
        return this;
    }

    @Override
    public void prepare(Map conf, TopologyContext topologyContext) {
    }


    @Override
    public String getName(long rotation, long timeStamp) {
        times ++ ;
        //返回文件名，文件名为更换写入文件次数
        return times.toString() + this.extension;
    }

    public String getPath(){
        return this.path;
    }
}

RotationAction


import org.apache.hadoop.fs.FileContext;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.storm.hdfs.common.rotation.RotationAction;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
/**
    当转换写入文件时候调用的 hook ，这里仅写入日志。
 */
public class NewFileAction implements RotationAction {
    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(NewFileAction.class);



    @Override
    public void execute(FileSystem fileSystem, Path filePath) throws IOException {
        LOG.info("Hdfs change the written file！！");

        return;
    }
}

OK，这样就大功告成了。通过上面的代码，每接收到 10 个 Tuple 后就会转换写入文件，新文件的名字就是第几次转换。

完整代码包括一个随机生成字符串的 Spout ，可以到我的 github 上查看。

StormHdfsDemo:https://github.com/shezhiming/StormHdfsDemo

更多干货，欢迎关注公众号，哈尔的数据城堡。

Mysql 流增量写入 Hdfs（二） --Storm + hdfs 的流式处理

一. 概述

二. Storm 写入 HDFS

RecordFormat

FileNameFormat

SyncPolicy

FileRotationPolicy

RotationAction

三.实现一个例子

FileRotationPolicy

FileNameFormat

RotationAction

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