Hi，大家好，我是编程小6，很荣幸遇见你，我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来，今天说一说kafkaspout以及kafkabolt的最简实例,希望能够帮助你!!!。

        这个实例中有一个KafkaSpout,一个KafkaBolt,一个自定义Bolt QueryBolt。数据流程是KafkaSpout从topic为recommend的消息队列中取出String类型的消息，发送给QueryBolt。QueryBolt不做任何处理，直接转发给KafkaBolt,只把经过的消息存储在list。QueryBolt中自定义了cleanup方法，该方法在topology被杀死时调用，方法中把list中的所有数据打印在"C://"+this+".txt"文件中。KafkaBolt将接收到的数据直接转存在主题为recevier的kafka消息队列中。

        代码结构：

         

        以下是详细代码：

首先是topology.java

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

 

import backtype.storm.Config;

import backtype.storm.LocalCluster;

//import backtype.storm.LocalCluster;

import backtype.storm.StormSubmitter;

import backtype.storm.spout.SchemeAsMultiScheme;

import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;

import storm.kafka.BrokerHosts;

import storm.kafka.KafkaSpout;

import storm.kafka.SpoutConfig;

import storm.kafka.ZkHosts;

import storm.kafka.bolt.KafkaBolt;

 

public class topology {


    public static void main(String [] args) throws Exception{


        //配置zookeeper 主机:端口号

        BrokerHosts brokerHosts =new ZkHosts("110.64.76.130:2181,110.64.76.131:2181,110.64.76.132:2181");

        //接收消息队列的主题

        String topic="recommend";

        //zookeeper设置文件中的配置，如果zookeeper配置文件中设置为主机名：端口号 ，该项为空

        String zkRoot="";

        //任意

        String spoutId="zhou";

        SpoutConfig spoutConfig=new SpoutConfig(brokerHosts, topic, zkRoot, spoutId);

        //设置如何处理kafka消息队列输入流

        spoutConfig.scheme=new SchemeAsMultiScheme(new MessageScheme());

        Config conf=new Config();

        //不输出调试信息

        conf.setDebug(false);

        //设置一个spout task中处于pending状态的最大的tuples数量

        conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, 1);

        Map<String, String> map=new HashMap<String,String>();

        // 配置Kafka broker地址

        map.put("metadata.broker.list", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");

        // serializer.class为消息的序列化类

        map.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");

        conf.put("kafka.broker.properties", map);

        // 配置KafkaBolt生成的topic

        conf.put("topic", "receiver");

        TopologyBuilder builder =new TopologyBuilder();

        builder.setSpout("spout", new KafkaSpout(spoutConfig),1);

        builder.setBolt("bolt1", new QueryBolt(),1).setNumTasks(1).shuffleGrouping("spout");

        builder.setBolt("bolt2", new KafkaBolt<String, String>(),1).setNumTasks(1).shuffleGrouping("bolt1");

        if(args.length==0){


            LocalCluster cluster = new LocalCluster();

            //提交本地集群

            cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());

            //等待6s之后关闭集群

            Thread.sleep(6000);

            //关闭集群

            cluster.shutdown();

        }

        StormSubmitter.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());

    }

}

然后是MessageScheme.java

import java.io.UnsupportedEncodingException;

import java.util.List;

 

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

 

import backtype.storm.spout.Scheme;

import backtype.storm.tuple.Fields;

import backtype.storm.tuple.Values;

 

public class MessageScheme implements Scheme {


    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(MessageScheme.class);

    public List<Object> deserialize(byte[] ser) {


        try {


            //从kafka中读取的值直接序列化为UTF-8的str

            String mString=new String(ser, "UTF-8");

            return new Values(mString);

        } catch (UnsupportedEncodingException e) {


            // TODO Auto-generated catch block

            LOGGER.error("Cannot parse the provided message");

             

        }

        return null;

    }

 

    public Fields getOutputFields() {


        // TODO Auto-generated method stub

        return new Fields("msg");

    }

 

}

最后是QueryBolt.java

import java.io.FileNotFoundException;

import java.io.FileOutputStream;

import java.io.IOException;

import java.io.PrintStream;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import java.util.Map;

import java.util.Vector;

 

 

import backtype.storm.task.OutputCollector;

import backtype.storm.task.TopologyContext;

import backtype.storm.topology.IRichBolt;

import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;

import backtype.storm.tuple.Fields;

import backtype.storm.tuple.Tuple;

import backtype.storm.tuple.Values;

 

public class QueryBolt implements IRichBolt {


     

    List<String> list;

    OutputCollector collector;

    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {


         

        list=new ArrayList<String>();

        this.collector=collector;

         

    }

 

    public void execute(Tuple input) {


        // TODO Auto-generated method stub

        String str=(String) input.getValue(0);

        //将str加入到list

        list.add(str);

        //发送ack

        collector.ack(input);

        //发送该str

        collector.emit(new Values(str));

    }

 

    public void cleanup() {
//topology被killed时调用

        //将list的值写入到文件

        try {


            FileOutputStream outputStream=new FileOutputStream("C://"+this+".txt");

            PrintStream p=new PrintStream(outputStream);

            p.println("begin!");

            p.println(list.size());

            for(String tmp:list){


                p.println(tmp);

            }

            p.println("end!");

            try {


                p.close();

                outputStream.close();

            } catch (IOException e) {


                // TODO Auto-generated catch block

                e.printStackTrace();

            }

             

        } catch (FileNotFoundException e) {


            // TODO Auto-generated catch block

            e.printStackTrace();

        }

    }

 

    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {


     

        declarer.declare(new Fields("message"));

         

    }

 

    public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {


        // TODO Auto-generated method stub

        return null;

    }

 

}

问题1：zkRoot如何设置？非常重要，设置错误无法正确从kafka消息队列中取出数据。

观察 server.properties 文件：

zookeeper.connect=master:2181,slave1:2181,slave2:2181

此时zkRoot="";

如果zookeeper.connect=master:2181,slave1:2181,slave2:2181/ok

此时zkRoot等于"/ok"

问题2：为什么KafkaSpout启动之后，不能从头开始读起，而是自动跳过了kafka消息队列之前的内容，只处理KafkaSpout启动之后消息队列中新增的值？

因为KafkaSpout默认跳过了Kafka消息队列之前就存在的值，如果要从头开始处理，那么需要设置spoutConfig.forceFromStart=true,即从offset最小的开始读起。

 

附录：KafkaSpout中关于 SpoutConfig的相关定义

SpoutConfig继承自KafkaConfig。由于SpoutConfig和KafkaConfig所有的instance field全是public, 因此在使用构造方法后，可以直接设置各个域的值。

 

public class SpoutConfig extends KafkaConfig implements Serializable {


    public List<String> zkServers = null; //记录Spout读取进度所用的zookeeper的host

    public Integer zkPort = null;//记录进度用的zookeeper的端口

    public String zkRoot = null;//进度信息记录于zookeeper的哪个路径下

    public String id = null;//进度记录的id，想要一个新的Spout读取之前的记录，应把它的id设为跟之前的一样。

    public long stateUpdateIntervalMs = 2000;//用于metrics,多久更新一次状态。

 

    public SpoutConfig(BrokerHosts hosts, String topic, String zkRoot, String id) {


        super(hosts, topic);

        this.zkRoot = zkRoot;

        this.id = id;

    }

}

public class KafkaConfig implements Serializable {


 

    public final BrokerHosts hosts; //用以获取Kafka broker和partition的信息

    public final String topic;//从哪个topic读取消息

    public final String clientId; // SimpleConsumer所用的client id

 

    public int fetchSizeBytes = 1024 * 1024; //发给Kafka的每个FetchRequest中，用此指定想要的response中总的消息的大小

    public int socketTimeoutMs = 10000;//与Kafka broker的连接的socket超时时间

    public int fetchMaxWait = 10000;   //当服务器没有新消息时，消费者会等待这些时间

    public int bufferSizeBytes = 1024 * 1024;//SimpleConsumer所使用的SocketChannel的读缓冲区大小

    public MultiScheme scheme = new RawMultiScheme();//从Kafka中取出的byte[]，该如何反序列化

    public boolean forceFromStart = false;//是否强制从Kafka中offset最小的开始读起

    public long startOffsetTime = kafka.api.OffsetRequest.EarliestTime();//从何时的offset时间开始读，默认为最旧的offset

    public long maxOffsetBehind = 100000;//KafkaSpout读取的进度与目标进度相差多少，相差太多，Spout会丢弃中间的消息

    public boolean useStartOffsetTimeIfOffsetOutOfRange = true;//如果所请求的offset对应的消息在Kafka中不存在，是否使用startOffsetTime

    public int metricsTimeBucketSizeInSecs = 60;//多长时间统计一次metrics

 

    public KafkaConfig(BrokerHosts hosts, String topic) {


        this(hosts, topic, kafka.api.OffsetRequest.DefaultClientId());

    }

 

    public KafkaConfig(BrokerHosts hosts, String topic, String clientId) {


        this.hosts = hosts;

        this.topic = topic;

        this.clientId = clientId;

    }

 

}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhoudayang/p/5066956.html

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