Apache Storm技术实战之1 -- WordCountTopology

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“源码走读系列”从代码层面分析了storm的具体实现，接下来通过具体的实例来说明storm的使用。因为目前storm已经正式迁移到Apache，文章系列也由twitter storm转为apache storm.

WordCountTopology 使用storm来统计文件中的每个单词的出现次数。

通过该例子来说明tuple发送时的几个要素

source component 发送源
destination component 接收者
stream 消息通道
tuple 消息本身

本文涉及到的开发环境搭建可以参考前面的两篇博文。

awk实现

其实对文件中的单词进行统计是Linux下一个很常见的任务，用awk就可以轻松的解决(如果文件不是太大的话),下面是进行word counting的awk脚本，将其保存为名为wordcount.awk文件。

wordcount.awk

{
  for (i = 1; i<=NF; i++)
    freq[$i]++
}
END{
  for (word in freq)
    printf "%s	%d
",word,freq[word]
}

运行该脚本，对文件中的单词进行统计

gawk -f wordcount.awk filename

原始版本

从github上复制内容

git clone https://github.com/nathanmarz/storm-starter.git

编译运行

lein deps
lein compile
java -cp $(lein classpath) WordCountTopology

main函数

main函数的主要内容

    TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
    builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5);
    builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 8).shuffleGrouping("spout");
    builder.setBolt("count", new WordCount(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word"));

注意：grouping操作的时候，如果没有显示指定stream id，则使用的是default stream. 如shuffleGrouping("spout")表示从名为spout的component中接收从default stream发送过来的tuple.

改进版本

在原始版本中，spout不停的向split bolt随机发送句子，Count bolt统计每个单词出现的次数。

那么能不能让Spout在读取完文件之后，通知下游的bolt显示最柊的统计结果呢？

要想达到上述的改进目标，采用如上图所示的结构即可。改变的地方如下，

在Spout中添加一个SUCCESS_STREAM
添加只有一个运行实例的statistics bolt
当spout读取完文件内容之后，通过SUCCESS_STREAM告诉statistics bolt，文件已经处理完毕，可以打印当前的统计结果

RandomSentenceSpout.java

declareOutputFields

添加SUCCESS_STREAM

@Override
  public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
    declarer.declare(new Fields("word"));
    declarer.declareStream("SUCCESS_STREAM",new Fields("word"));
  }

nextTuple

使用SUCCESS_STREAM通知下游，文件处理完毕

@Override
  public void nextTuple() {
    Utils.sleep(100);
    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" };
    if ( count == sentences.length ) 
    {
      System.out.println(count+" try to emit tuple by success_stream");
      _collector.emit("SUCCESS_STREAM",new Values(sentences[0]));
      count++;
    }else if ( count < sentences.length ){
      _collector.emit(new Values(sentences[count]));
      count++;
    }
  }

WordCountTopology.java

添加静态类WordCount2

public static class WordCount2 extends BaseBasicBolt {
    Map<String, Integer> counts = new HashMap<String, Integer>();

    @Override
    public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
      if ( tuple.getSourceStreamId() == "SUCCESS_STREAM" ) {
    System.out.println("prepare to print the statistics");
    for (String key : counts.keySet()) {
      System.out.println(key+"	"+counts.get(key));
    }
    System.out.println("finish printing");
      }else {

    String word = tuple.getString(0);
    Integer count = counts.get(word);
    if (count == null)
      count = 0;
    count++;
    counts.put(word, count);
      }
    }

main函数

将spout的并行数由5改为1

 builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 1);

在原有的Topology中添加WordCount2 Bolt

 builder.setBolt("count2", new WordCount2(), 1).globalGrouping("count").globalGrouping("spout","SUCCESS_STREAM");

WordCount2 Bolt会接收从Count Bolt通过default stream发送的tuple，同时接收Spout通过SUCCESS_STREAM发送的tuple，也就是说wordcount2会接收从两个stream来的数据。

编译

编译修改后的源文件

cd $STROM_STARTER
lein compile storm.starter

可能会出现以下异常信息，该异常可以忽略。

Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException: Could not locate storm/starter/WordCountTopology__init.class or storm/starter/WordCountTopology.clj on classpath:

运行

在local模式下运行修改后的WordCountTopology

java -cp $(lein classpath) storm.starter.WordCountTopology

如果一切正常，日志如下所示，线程的名字可能会有所不同。

moon    1
score    1
cow    1
doctor    1
over    1
nature    1
snow    1
four    1
keeps    1
with    1
a    1
white    1
dwarfs    1
at    1
the    4
and    2
i    1
two    1
away    1
seven    2
apple    1
am    1
an    1
jumped    1
day    1
years    1
ago    1

结果验证

可以将WordCountTopology的运行结果和awk脚本的运行结果相比对，结果应该是一致的。

小技巧

awk脚本的执行结果存为一个文件result1.log, WordCountTopology的输出中单词统计部分存为result2.log
用vim打开result1.log，进行sorting，保存结果;用vim打开result2.log，进行sorting，保存。
然后用vimdiff来进行比较 vimdiff result1.log result2.log