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这两天公司要学习kafka,结合之前的storm,做了一个简单的集成,之前也参考了网上的例子一些例子,发现或多或少都有一些问题。所以自己做了一个。
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这个是网上其他人遇到的问题,给摘录一下,防止以后自己和大家出现:
基本场景是应用出现错误,发送日志到kafka的某个topic,storm订阅该topic,然后进行后续处理。场景非常简单,但是在学习过程中,遇到一个奇怪的异常情况:使用KafkaSpout读取topic数据时,没有向ZK写offset数据,致使每次都从头开始读取。纠结了两天,终于碰巧找到原因:应该使用BaseBasicBolt
作为bolt的父类,而不是BaseRichBolt
。
基本订阅 :
基本场景:订阅kafka的某个topic,然后在读取的消息前加上自定义的字符串,然后写回到kafka另外一个topic。 从Kafka读取数据的Spout使用storm.kafka.KafkaSpout,向Kafka写数据的Bolt使用storm.kafka.bolt.KafkaBolt。中间进行进行数据处理的Bolt定义为TopicMsgBolt。
import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster; import backtype.storm.StormSubmitter; import backtype.storm.spout.SchemeAsMultiScheme; import backtype.storm.topology.IBasicBolt; import backtype.storm.topology.TopologyBuilder; import backtype.storm.utils.Utils; import storm.kafka.BrokerHosts; import storm.kafka.KafkaSpout; import storm.kafka.SpoutConfig; import storm.kafka.ZkHosts; import storm.kafka.bolt.KafkaBolt; import java.util.Properties; public class TopicMsgTopology { public static void main(String[] args) throws Exception { // 配置Zookeeper地址 BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts("localhost:2181"); // 配置Kafka订阅的Topic,以及zookeeper中数据节点目录和名字 SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(brokerHosts, "msgTopic1", "/topology/root1", "topicMsgTopology"); // 配置KafkaBolt中的kafka.broker.properties Config conf = new Config(); Properties props = new Properties(); // 配置Kafka broker地址 props.put("metadata.broker.list", "localhost:9092"); // serializer.class为消息的序列化类 props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder"); conf.put("kafka.broker.properties", props); // 配置KafkaBolt生成的topic conf.put("topic", "msgTopic2"); spoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new MessageScheme()); TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout("msgKafkaSpout", new KafkaSpout(spoutConfig)); builder.setBolt("msgSentenceBolt", (IBasicBolt) new TopicMsgBolt()).shuffleGrouping("msgKafkaSpout"); builder.setBolt("msgKafkaBolt", new KafkaBolt()).shuffleGrouping("msgSentenceBolt"); if (args.length == 0) { String topologyName = "kafkaTopicTopology"; LocalCluster cluster = new LocalCluster(); cluster.submitTopology(topologyName, conf, builder.createTopology()); Utils.sleep(100000); cluster.killTopology(topologyName); cluster.shutdown(); } else { conf.setNumWorkers(1); StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology()); } } }
storm.kafka.ZkHosts构造方法的参数是zookeeper标准配置地址的形式
storm.kafka.SpoutConfig构造方法第一个参数为上述的storm.kafka.ZkHosts对象,第二个为待订阅的topic名称,第三个参数zkRoot为写读取topic时的偏移量offset数据的节点(zk node),第四个参数为该节点上的次级节点名(有个地方说这个是spout的id)。 backtype.storm.Config对象是配置storm的topology(拓扑)所需要的基础配置。 backtype.storm.spout.SchemeAsMultiScheme的构造方法输入的参数是订阅kafka数据的处理参数,这里的MessageScheme是自定义的,代码如下:
import backtype.storm.spout.Scheme; import backtype.storm.tuple.Fields; import backtype.storm.tuple.Values; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.List; public class MessageScheme implements Scheme { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MessageScheme.class); @Override public List
MessageScheme类中getOutputFields方法是KafkaSpout向后发送tuple(storm传输数据的最小结构)的名字,需要与接收数据的Bolt中统一(在这个例子中可以不统一,因为后面直接取第0条数据,但是在wordCount的那个例子中就需要统一了)。 TopicMsgBolt类是从storm.kafka.KafkaSpout接收数据的Bolt,对接收到的数据进行处理,然后向后传输给storm.kafka.bolt.KafkaBolt。代码如下:
import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector; import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer; import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt; import backtype.storm.tuple.Fields; import backtype.storm.tuple.Tuple; import backtype.storm.tuple.Values; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; public class TopicMsgBolt extends BaseBasicBolt { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TopicMsgBolt.class); @Override public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) { String word = (String) input.getValue(0); String out = "Message got is '" + word + "'!"; logger.info("out={}", out); collector.emit(new Values(out)); } @Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { declarer.declare(new Fields("message")); } }
此处需要特别注意的是,要使用backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt对象作为父类,否则不会在zk记录偏移量offset数据。 需要编写的代码已完成,接下来就是在搭建好的storm、kafka中进行测试:
# 创建topic./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic msgTopic1 ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic msgTopic2
接下来需要分别对msgTopic1、msgTopic2启动producer(生产者)与consumer(消费者)
# 对msgTopic1启动producer,用于发送数据 ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic msgTopic1 # 对msgTopic2启动consumer,用于查看发送数据的处理结果 ./bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic msgTopic2 --from-beginning
执行storm的jar命令运行程序:
storm jar stormkafka.jar stormkafka1.TopicMsgTopology
待对应的worker启动好之后,就可以在msgTopic1的producer对应终端输入数据,然后在msgTopic2的consumer对应终端查看输出结果了。
有几点需要注意的: 必须先创建msgTopic1、msgTopic2两个topic; 定义的bolt必须使用BaseBasicBolt作为父类,不能够使用BaseRichBolt,否则无法记录偏移量; zookeeper最好使用至少三个节点的分布式模式或伪分布式模式,否则会出现一些异常情况; 在整个storm下,spout、bolt的id必须唯一,否则会出现异常。 TopicMsgBolt类作为storm.kafka.bolt.KafkaBolt前的最后一个Bolt,需要将输出数据名称定义为message,否则KafkaBolt无法接收数据。