怎么使用Storm

这篇文章主要介绍“怎么使用Storm”，在日常操作中，相信很多人在怎么使用Storm问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么使用Storm”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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项目Pom（Storm jar没有提交到Maven中央仓库，需要在项目中加入下面的仓库地址）：


    
        central
        Maven Repository Switchboard
        default
        http://maven.oschina.net/content/groups/public/
        
            false
        
    
    
        clojars
        https://clojars.org/repo/
        
            false
        
        
            true
        
    



    
        org.yaml
        snakeyaml
        1.13
    

    
        org.apache.zookeeper
        zookeeper
        3.3.3
    

    
        org.clojure
        clojure
        1.5.1
    

    
        storm
        storm
        0.9.0.1
    

    
        storm
        libthrift7
        0.7.0

下面是一个Storm的HelloWord的例子，代码有删减，熟悉Storm的读者自然能把代码组织成一个完整的例子。

public static void main(String[] args) {
	Config conf = new Config();
	conf.put(Config.STORM_LOCAL_DIR, "/Volumes/Study/data/storm");
	conf.put(Config.STORM_CLUSTER_MODE, "local");
	//conf.put("storm.local.mode.zmq", "false");
	conf.put("storm.zookeeper.root", "/storm");
	conf.put("storm.zookeeper.session.timeout", 50000);
	conf.put("storm.zookeeper.servers", "nowledgedata-n15");
	conf.put("storm.zookeeper.port", 2181);
	//conf.setDebug(true);
	//conf.setNumWorkers(2);
	
	TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
	builder.setSpout("words", new TestWordSpout(), 2); 
	
	builder.setBolt("exclaim2", new DefaultStringBolt(), 5)
	       .shuffleGrouping("words");
	LocalCluster cluster = new LocalCluster();
	cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());
}

Config.STORM_LOCAL_DIR是配置一个本地路径，Storm会在这个路径写入一些配置信息和临时数据。
Config.STORM_CLUSTER_MODE是运行模式，local和distributed两个选项，即本地模式和分布式模式。本地模式在运行时时多线程模拟的，开发测试用；分布式模式在分布式集群下是多进程的，真正的分布式。
Storm的Spout和Blot高可用是通过ZooKeeper协调的，storm.zookeeper.root是一个ZooKeeper地址，并且有对应的端口号
Debug是测试模式，有更详细的日志信息。

TestWordSpout是一个Storm自带的例子，用来随机的产生new String[] {"nathan", "mike", "jackson", "golda", "bertels"};列表中的字符串，用来提供数据源。

其中DefaultStringBolt的源码：

OutputCollector collector;

public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
    this.collector = collector;
}

public void execute(Tuple tuple) {
	log.info("rev a message: " + tuple.getString(0));
	collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));
    collector.ack(tuple);
}

运行日志：

10658 [Thread-29-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson 10658 [Thread-31-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson 10758 [Thread-26-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: mike 10758 [Thread-33-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan 10859 [Thread-26-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan 10859 [Thread-29-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: bertels 10961 [Thread-31-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson 10961 [Thread-33-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson 11061 [Thread-35-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan 11062 [Thread-35-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan 11162 [Thread-26-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: bertels 11163 [Thread-26-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson

数据由一个Storm叫做喷嘴（Spout，也相当一个水龙头，能产生数据的来源端）产生，然后传递给后端一连串的的Blot，最终被转换和消费。而Spout和Blot都是并行的，并行度都可以自己设置（本地运行是靠多线程模拟的）。如：

builder.setSpout("words", new TestWordSpout(), 2); 
builder.setBolt("exclaim2", new DefaultStringBolt(), 5)

喷嘴TestWordSpout的并行度是2，DefaultStringBolt的并行度是5.

从日志可以看出，数据经过喷嘴到达预先定于的一个Blot，打印了日志。我测试代码设置的并行度是5，日志中统计，确实是5个线程：

Thread-29-exclaim2
Thread-31-exclaim2
Thread-26-exclaim2
Thread-33-exclaim2
Thread-35-exclaim2

借用OSC网友的话说，Hadoop就是商场里自动升降式的电梯，用户需要排队等待，选按楼层，然后到达；而Storm就像是自动扶梯，扶梯预先设置好运行后，来人就立即运走，目的地是明确的。

Storm按我的理解，Storm和Hadoop是完全不同的，设计上也没有半点拟合的部分。Storm更像是我之前介绍过的Spring Integration，是一个数据流系统。它能把数据按照预设定的流程，把数据做各种转换，传递，分解，合并，最后数据到达后端存储。只不过Storm是可以分布式，而且分布式的能力也是可以自己设置。

Storm的这种特性很适合大数据类的ETL系统开发。

到此，关于“怎么使用Storm”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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