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Storm集成Kafka
一、整合说明
Storm 官方对 Kafka 的整合分为两个版本，官方说明文档分别如下：
- Storm Kafka Integration : 主要是针对 0.8.x 版本的 Kafka 提供整合支持；
- Storm Kafka Integration (0.10.x+) : 包含 Kafka 新版本的 consumer API，主要对 Kafka 0.10.x + 提供整合支持。
这里我服务端安装的 Kafka 版本为 2.2.0(Released Mar 22, 2019) ，按照官方 0.10.x+ 的整合文档进行整合，不适用于 0.8.x 版本的 Kafka。
二、写入数据到Kafka
2.1 项目结构
2.2 项目主要依赖
<properties><storm.version>1.2.2</storm.version><kafka.version>2.2.0</kafka.version>
</properties><dependencies><dependency><groupId>org.apache.storm</groupId><artifactId>storm-core</artifactId><version>${storm.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.storm</groupId><artifactId>storm-kafka-client</artifactId><version>${storm.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>${kafka.version}</version></dependency>
</dependencies>
2.3 DataSourceSpout
/*** 产生词频样本的数据源*/
public class DataSourceSpout extends BaseRichSpout {private List<String> list = Arrays.asList("Spark", "Hadoop", "HBase", "Storm", "Flink", "Hive");private SpoutOutputCollector spoutOutputCollector;@Overridepublic void open(Map map, TopologyContext topologyContext, SpoutOutputCollector spoutOutputCollector) {this.spoutOutputCollector = spoutOutputCollector;}@Overridepublic void nextTuple() {// 模拟产生数据String lineData = productData();spoutOutputCollector.emit(new Values(lineData));Utils.sleep(1000);}@Overridepublic void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("line"));}/*** 模拟数据*/private String productData() {Collections.shuffle(list);Random random = new Random();int endIndex = random.nextInt(list.size()) % (list.size()) + 1;return StringUtils.join(list.toArray(), "\t", 0, endIndex);}}
产生的模拟数据格式如下：
Spark HBase
Hive Flink Storm Hadoop HBase Spark
Flink
HBase Storm
HBase Hadoop Hive Flink
HBase Flink Hive Storm
Hive Flink Hadoop
HBase Hive
Hadoop Spark HBase Storm
2.4 WritingToKafkaApp
/*** 写入数据到 Kafka 中*/
public class WritingToKafkaApp {private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "hadoop001:9092";private static final String TOPIC_NAME = "storm-topic";public static void main(String[] args) {TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();// 定义 Kafka 生产者属性Properties props = new Properties();/** 指定 broker 的地址清单，清单里不需要包含所有的 broker 地址，生产者会从给定的 broker 里查找其他 broker 的信息。* 不过建议至少要提供两个 broker 的信息作为容错。*/props.put("bootstrap.servers", BOOTSTRAP_SERVERS);/** acks 参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的。* acks=0 : 生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应。* acks=1 : 只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应。* acks=all : 只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。*/props.put("acks", "1");props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");KafkaBolt bolt = new KafkaBolt<String, String>().withProducerProperties(props).withTopicSelector(new DefaultTopicSelector(TOPIC_NAME)).withTupleToKafkaMapper(new FieldNameBasedTupleToKafkaMapper<>());builder.setSpout("sourceSpout", new DataSourceSpout(), 1);builder.setBolt("kafkaBolt", bolt, 1).shuffleGrouping("sourceSpout");if (args.length > 0 && args[0].equals("cluster")) {try {StormSubmitter.submitTopology("ClusterWritingToKafkaApp", new Config(), builder.createTopology());} catch (AlreadyAliveException | InvalidTopologyException | AuthorizationException e) {e.printStackTrace();}} else {LocalCluster cluster = new LocalCluster();cluster.submitTopology("LocalWritingToKafkaApp",new Config(), builder.createTopology());}}
}
2.5 测试准备工作
进行测试前需要启动 Kakfa：
1. 启动Kakfa
Kafka 的运行依赖于 zookeeper，需要预先启动，可以启动 Kafka 内置的 zookeeper,也可以启动自己安装的：
# zookeeper启动命令
bin/zkServer.sh start# 内置zookeeper启动命令
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
启动单节点 kafka 用于测试：
# bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
2. 创建topic
# 创建用于测试主题
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server hadoop001:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic storm-topic# 查看所有主题bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server hadoop001:9092
3. 启动消费者
启动一个消费者用于观察写入情况，启动命令如下：
# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic storm-topic --from-beginning
2.6 测试
可以用直接使用本地模式运行，也可以打包后提交到服务器集群运行。本仓库提供的源码默认采用 maven-shade-plugin 进行打包，打包命令如下：
# mvn clean package -D maven.test.skip=true
启动后，消费者监听情况如下：
三、从Kafka中读取数据
3.1 项目结构
3.2 ReadingFromKafkaApp
/*** 从 Kafka 中读取数据*/
public class ReadingFromKafkaApp {private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "hadoop001:9092";private static final String TOPIC_NAME = "storm-topic";public static void main(String[] args) {final TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();builder.setSpout("kafka_spout", new KafkaSpout<>(getKafkaSpoutConfig(BOOTSTRAP_SERVERS, TOPIC_NAME)), 1);builder.setBolt("bolt", new LogConsoleBolt()).shuffleGrouping("kafka_spout");// 如果外部传参 cluster 则代表线上环境启动,否则代表本地启动if (args.length > 0 && args[0].equals("cluster")) {try {StormSubmitter.submitTopology("ClusterReadingFromKafkaApp", new Config(), builder.createTopology());} catch (AlreadyAliveException | InvalidTopologyException | AuthorizationException e) {e.printStackTrace();}} else {LocalCluster cluster = new LocalCluster();cluster.submitTopology("LocalReadingFromKafkaApp",new Config(), builder.createTopology());}}private static KafkaSpoutConfig<String, String> getKafkaSpoutConfig(String bootstrapServers, String topic) {return KafkaSpoutConfig.builder(bootstrapServers, topic)// 除了分组 ID,以下配置都是可选的。分组 ID 必须指定,否则会抛出 InvalidGroupIdException 异常.setProp(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "kafkaSpoutTestGroup")// 定义重试策略.setRetry(getRetryService())// 定时提交偏移量的时间间隔,默认是 15s.setOffsetCommitPeriodMs(10_000).build();}// 定义重试策略private static KafkaSpoutRetryService getRetryService() {return new KafkaSpoutRetryExponentialBackoff(TimeInterval.microSeconds(500),TimeInterval.milliSeconds(2), Integer.MAX_VALUE, TimeInterval.seconds(10));}
}3.3 LogConsoleBolt
/*** 打印从 Kafka 中获取的数据*/
public class LogConsoleBolt extends BaseRichBolt {private OutputCollector collector;public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {this.collector=collector;}public void execute(Tuple input) {try {String value = input.getStringByField("value");System.out.println("received from kafka : "+ value);// 必须 ack,否则会重复消费 kafka 中的消息collector.ack(input);}catch (Exception e){e.printStackTrace();collector.fail(input);}}public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {}
}
这里从 value 字段中获取 kafka 输出的值数据。
在开发中，我们可以通过继承 RecordTranslator 接口定义了 Kafka 中 Record 与输出流之间的映射关系，可以在构建 KafkaSpoutConfig 的时候通过构造器或者 setRecordTranslator() 方法传入，并最后传递给具体的 KafkaSpout。
默认情况下使用内置的 DefaultRecordTranslator，其源码如下，FIELDS 中 定义了 tuple 中所有可用的字段：主题，分区，偏移量，消息键，值。
public class DefaultRecordTranslator<K, V> implements RecordTranslator<K, V> {private static final long serialVersionUID = -5782462870112305750L;public static final Fields FIELDS = new Fields("topic", "partition", "offset", "key", "value");@Overridepublic List<Object> apply(ConsumerRecord<K, V> record) {return new Values(record.topic(),record.partition(),record.offset(),record.key(),record.value());}@Overridepublic Fields getFieldsFor(String stream) {return FIELDS;}@Overridepublic List<String> streams() {return DEFAULT_STREAM;}
}
3.4 启动测试
这里启动一个生产者用于发送测试数据，启动命令如下：
# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop001:9092 --topic storm-topic
本地运行的项目接收到从 Kafka 发送过来的数据：
用例源码下载地址：storm-kafka-integration
参考资料
- Storm Kafka Integration (0.10.x+)