Storm用来实时处理数据，特点：低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口，便于开发。本文讲述在Strom平台开发一个WordCount的步骤

主要内容：

• 1.引入依赖
• 2.编写代码
• 3.提交测试

1.引入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.storm/storm-core -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.storm</groupId>
    <artifactId>storm-core</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
</dependency>

2.编写代码

2.1.ReadFileSpolt

每隔500ms产生一条"i love you"发送给下一个bolt，其中指定键为"biaobai"

public class ReadFileSpout extends BaseRichSpout {
    private SpoutOutputCollector collector;

    /**
     * conf 应用程序能够读取的配置文件
     * context 应用程序的上下文
     * collector Spout输出的数据丢给SpoutOutputCollector
     */
    @Override
    public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
        //1、Kafka 连接  / MYSQL 连接  /Redis 连接
        //TODO
        //2、将SpoutOutputCollector复制给成员变量
        this.collector = collector;
    }

    /**
     * storm框架有个while循环，一直在nextTuple
     */
    @Override
    public void nextTuple() {
        // 发送数据，使用collector.emit方法
        collector.emit(new Values("i love u"));
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("biaobai"));
    }
}

2.2.SentenceSplitBolt.java

接收键为"biaobai"的数据并切分单词，统计每个单词的数量发送给下一个bolt，其中键为"word"、"num"

public class SentenceSplitBolt extends BaseRichBolt {
    private OutputCollector collector;

    /**
     * 初始化方法
     * Map stormConf 应用能够得到的配置文件
     * TopologyContext context 上下文 一般没有什么用
     * OutputCollector collector 数据收集器
     */
    @Override
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        this.collector = collector;
        //todo 连接数据 连接redis 连接hdfs
    }

    /**
     * 有个while不停的调用execute方法，每次调用都会发一个数据进行来。
     */
    @Override
    public void execute(Tuple input) {
        // String sentence = input.getString(0);
        // 底层先通过 biaobai 这个字段在map中找到对应的index角标值，然后再valus中获取对应数据。
        String sentence = input.getStringByField("biaobai");
        // TODO 切割
        String[] strings = sentence.split(" ");
        for (String word : strings) {
            // TODO 输出数据
            collector.emit(new Values(word, 1));
        }
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        // 声明 输出的是什么字段
        declarer.declare(new Fields("word", "num"));
    }
}

2.3.WordCountBolt

利用HashMap统计缓存单词的总数量

public class WordCountBolt extends BaseRichBolt {
    private OutputCollector collector;
    private Map<String, Integer> wordCountMap;

    /**
     * 初始化方法
     * Map stormConf 应用能够得到的配置文件
     * TopologyContext context 上下文 一般没有什么用
     * OutputCollector collector 数据收集器
     */
    @Override
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        this.collector = collector;
        //todo 连接数据 连接redis 连接hdfs
        wordCountMap = new HashMap<String, Integer>();
    }

    /**
     * 有个while不停的调用execute方法，每次调用都会发一个数据进行来。
     */
    @Override
    public void execute(Tuple input) {
        String word = input.getStringByField("word");
        Integer num = input.getIntegerByField("num");
        // 先判断这个单词是否出现过
        if (wordCountMap.containsKey(word)) {
            Integer oldNum = wordCountMap.get(word);
            wordCountMap.put(word, oldNum + num);
        } else {
            wordCountMap.put(word, num);
        }
        System.out.println("=======================");
        System.out.println(wordCountMap);
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        // 声明 输出的是什么字段
        declarer.declare(new Fields("fenshou"));
    }
}

2.4.WordCountTopology

将Spolt、Bolt组装成Topology

public class WordCountTopology {
    public static void main(String[] args) throws InvalidTopologyException, AuthorizationException, AlreadyAliveException {
        //1、创建一个job(topology)
        TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();
        //2、设置job的详细内容
        topologyBuilder.setSpout("ReadFileSpout",new ReadFileSpout(),1);
        topologyBuilder.setBolt("SentenceSplitBolt",new SentenceSplitBolt(),1).shuffleGrouping("ReadFileSpout");
        topologyBuilder.setBolt("WordCountBolt",new WordCountBolt(),1).shuffleGrouping("SentenceSplitBolt");
        //准备配置项
        Config config = new Config();
        config.setDebug(false);
        //3、提交job
        //提交由两种方式：一种本地运行模式、一种集群运行模式。
        if (args != null && args.length > 0) {
            //运行集群模式
            config.setNumWorkers(1);
            StormSubmitter.submitTopology(args[0],config,topologyBuilder.createTopology());
        } else {
            LocalCluster localCluster = new LocalCluster();
            localCluster.submitTopology("wordcount", config, topologyBuilder.createTopology());
        }
    }
}

在本地测试直接run这个Topology就可以看到结果了

本地结果

3.提交到集群测试

storm jar storm-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar me.jinkun.storm.wc.WordCountTopology wordcount

集群中的wordcount

参考

https://www.jianshu.com/p/f645eb7944b0