【IT168 技术】当今世界，公司的日常运营经常会生成TB级别的数据。数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据，网站、社交媒体、交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据。考虑到数据的生成量，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。我们经常用的一个非常有效的开源实时计算工具就是Storm —— Twitter开发，通常被比作“实时的Hadoop”。然而Storm远比Hadoop来的简单，因为用它处理大数据不会带来新老技术的交替。
Shruthi Kumar、Siddharth Patankar共同效力于Infosys，分别从事技术分析和研发工作。本文详述了Storm的使用方法，例子中的项目名称为“超速报警系统(Speeding Alert System)”。我们想实现的功能是：实时分析过往车辆的数据，一旦车辆数据超过预设的临界值 —— 便触发一个trigger并把相关的数据存入数据库。
Storm
对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时;也就是说，所有的信息都会被处理。Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。他同样还有以下的这些特性：
·易于扩展。对于扩展，你只需要添加机器和改变对应的topology(拓扑)设置。Storm使用Hadoop Zookeeper进行集群协调，这样可以充分的保证大型集群的良好运行。
·每条信息的处理都可以得到保证。
·Storm集群管理简易。
·Storm的容错机能：一旦topology递交，Storm会一直运行它直到topology被废除或者被关闭。而在执行中出现错误时，也会由Storm重新分配任务。
·尽管通常使用Java，Storm中的topology可以用任何语言设计。
当然为了更好的理解文章，你首先需要安装和设置Storm。需要通过以下几个简单的步骤：
·从Storm官方下载Storm安装文件
·将bin/directory解压到你的PATH上，并保证bin/storm脚本是可执行的。
Storm组件
Storm集群主要由一个主节点和一群工作节点(worker node)组成，通过 Zookeeper进行协调。
主节点：
主节点通常运行一个后台程序 —— Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监测故障。这个很类似于Hadoop中的Job Tracker。
工作节点：
工作节点同样会运行一个后台程序 —— Supervisor，用于收听工作指派并基于要求运行工作进程。每个工作节点都是topology中一个子集的实现。而Nimbus和Supervisor之间的协调则通过Zookeeper系统或者集群。
Zookeeper
Zookeeper是完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。而应用程序实现实时的逻辑则被封装进Storm中的“topology”。topology则是一组由Spouts(数据源)和Bolts(数据操作)通过Stream Groupings进行连接的图。下面对出现的术语进行更深刻的解析。
Spout：
简而言之，Spout从来源处读取数据并放入topology。Spout分成可靠和不可靠两种;当Storm接收失败时，可靠的Spout会对tuple(元组，数据项组成的列表)进行重发;而不可靠的Spout不会考虑接收成功与否只发射一次。而Spout中最主要的方法就是nextTuple()，该方法会发射一个新的tuple到topology，如果没有新tuple发射则会简单的返回。
Bolt：
Topology中所有的处理都由Bolt完成。Bolt可以完成任何事，比如：连接的过滤、聚合、访问文件/数据库、等等。Bolt从Spout中接收数据并进行处理，如果遇到复杂流的处理也可能将tuple发送给另一个Bolt进行处理。而Bolt中最重要的方法是execute()，以新的tuple作为参数接收。不管是Spout还是Bolt，如果将tuple发射成多个流，这些流都可以通过declareStream()来声明。
Stream Groupings：
Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。这里有Storm提供的6个Stream Grouping类型：
1. 随机分组(Shuffle grouping)：随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的tuple。
2. 字段分组(Fields grouping)：根据指定字段分割数据流，并分组。例如，根据“user-id”字段，相同“user-id”的元组总是分发到同一个任务，不同“user-id”的元组可能分发到不同的任务。
3. 全部分组(All grouping)：tuple被复制到bolt的所有任务。这种类型需要谨慎使用。
4. 全局分组(Global grouping)：全部流都分配到bolt的同一个任务。明确地说，是分配给ID最小的那个task。
5. 无分组(None grouping)：你不需要关心流是如何分组。目前，无分组等效于随机分组。但最终，Storm将把无分组的Bolts放到Bolts或Spouts订阅它们的同一线程去执行(如果可能)。
6. 直接分组(Direct grouping)：这是一个特别的分组类型。元组生产者决定tuple由哪个元组处理者任务接收。
当然还可以实现CustomStreamGroupimg接口来定制自己需要的分组。
项目实施
当下情况我们需要给Spout和Bolt设计一种能够处理大量数据(日志文件)的topology，当一个特定数据值超过预设的临界值时促发警报。使用Storm的topology，逐行读入日志文件并且监视输入数据。在Storm组件方面，Spout负责读入输入数据。它不仅从现有的文件中读入数据，同时还监视着新文件。文件一旦被修改Spout会读入新的版本并且覆盖之前的tuple(可以被Bolt读入的格式)，将tuple发射给Bolt进行临界分析，这样就可以发现所有可能超临界的记录。
下一节将对用例进行详细介绍。
${PageNumber}临界分析
这一节，将主要聚焦于临界值的两种分析类型：瞬间临界(instant thershold)和时间序列临界(time series threshold)。
·瞬间临界值监测：一个字段的值在那个瞬间超过了预设的临界值，如果条件符合的话则触发一个trigger。举个例子当车辆超越80公里每小时，则触发trigger。
·时间序列临界监测：字段的值在一个给定的时间段内超过了预设的临界值，如果条件符合则触发一个触发器。比如：在5分钟类，时速超过80KM两次及以上的车辆。
Listing One显示了我们将使用的一个类型日志，其中包含的车辆数据信息有：车牌号、车辆行驶的速度以及数据获取的位置。
| AB 123 | 60 | North city |
| BC 123 | 70 | South city |
| CD 234 | 40 | South city |
| DE 123 | 40 | East city |
| EF 123 | 90 | South city |
| GH 123 | 50 | West city |
这里将创建一个对应的XML文件，这将包含引入数据的模式。这个XML将用于日志文件的解析。XML的设计模式和对应的说明请见下表。
XML文件和日志文件都存放在Spout可以随时监测的目录下，用以关注文件的实时更新。而这个用例中的topology请见下图。
Figure 1：Storm中建立的topology，用以实现数据实时处理
如图所示：FilelistenerSpout接收输入日志并进行逐行的读入，接着将数据发射给ThresoldCalculatorBolt进行更深一步的临界值处理。一旦处理完成，被计算行的数据将发送给DBWriterBolt，然后由DBWriterBolt存入给数据库。下面将对这个过程的实现进行详细的解析。
Spout的实现
Spout以日志文件和XML描述文件作为接收对象。XML文件包含了与日志一致的设计模式。不妨设想一下一个示例日志文件，包含了车辆的车牌号、行驶速度、以及数据的捕获位置。(看下图)
Figure2：数据从日志文件到Spout的流程图
Listing Two显示了tuple对应的XML，其中指定了字段、将日志文件切割成字段的定界符以及字段的类型。XML文件以及数据都被保存到Spout指定的路径。
Listing Two：用以描述日志文件的XML文件。
<FIELDLIST>
<FIELD>
<COLUMNNAME>vehicle_number</COLUMNNAME>
<COLUMNTYPE>string</COLUMNTYPE>
</FIELD>
<FIELD>
<COLUMNNAME>speed</COLUMNNAME>
<COLUMNTYPE>int</COLUMNTYPE>
</FIELD>
<FIELD>
<COLUMNNAME>location</COLUMNNAME>
<COLUMNTYPE>string</COLUMNTYPE>
</FIELD>
</FIELDLIST>
<DELIMITER>,</DELIMITER>
</TUPLEINFO>
通过构造函数及它的参数Directory、PathSpout和TupleInfo对象创建Spout对象。TupleInfo储存了日志文件的字段、定界符、字段的类型这些很必要的信息。这个对象通过XSTream序列化XML时建立。
Spout的实现步骤：
`对文件的改变进行分开的监听，并监视目录下有无新日志文件添加。
`在数据得到了字段的说明后，将其转换成tuple。
`声明Spout和Bolt之间的分组，并决定tuple发送给Bolt的途径。
Spout的具体编码在Listing Three中显示。
Listing Three：Spout中open、nextTuple和delcareOutputFields方法的逻辑。
{
_collector = collector;
try
{
fileReader = new BufferedReader(new FileReader(new File(file)));
}
catch (FileNotFoundException e)
{
System.exit(1);
}
}
public void nextTuple()
{
protected void ListenFile(File file)
{
Utils.sleep(2000);
RandomAccessFile access = null;
String line = null;
try
{
while ((line = access.readLine()) != null)
{
if (line !=null)
{
String[] fields=null;
if (tupleInfo.getDelimiter().equals("|"))
fields = line.split("\\"+tupleInfo.getDelimiter());
else fields = line.split(tupleInfo.getDelimiter());
if (tupleInfo.getFieldList().size() == fields.length)
_collector.emit(new Values(fields));
}
}
}
catch (IOException ex) { }
}
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)
{
String[] fieldsArr = new String [tupleInfo.getFieldList().size()];
for(int i=0; i<tupleInfo.getFieldList().size(); i++)
{
fieldsArr[i] = tupleInfo.getFieldList().get(i).getColumnName();
}
declarer.declare(new Fields(fieldsArr));
}
declareOutputFileds()决定了tuple发射的格式，这样的话Bolt就可以用类似的方法将tuple译码。Spout持续对日志文件的数据的变更进行监听，一旦有添加Spout就会进行读入并且发送给Bolt进行处理。
${PageNumber}Bolt的实现
Spout的输出结果将给予Bolt进行更深一步的处理。经过对用例的思考，我们的topology中需要如Figure 3中的两个Bolt。
Figure 3：Spout到Bolt的数据流程。
ThresholdCalculatorBolt
Spout将tuple发出，由ThresholdCalculatorBolt接收并进行临界值处理。在这里，它将接收好几项输入进行检查;分别是：
临界值检查
`临界值栏数检查(拆分成字段的数目)
`临界值数据类型(拆分后字段的类型)
`临界值出现的频数
`临界值时间段检查
Listing Four中的类，定义用来保存这些值。
Listing Four:ThresholdInfo类
{
private String action;
private String rule;
private Object thresholdValue;
private int thresholdColNumber;
private Integer timeWindow;
private int frequencyOfOccurence;
}
基于字段中提供的值，临界值检查将被Listing Five中的execute()方法执行。代码大部分的功能是解析和接收值的检测。
Listing Five：临界值检测代码段
if(tuple!=null)
{
List<Object> inputTupleList = (List<Object>) tuple.getValues();
int thresholdColNum = thresholdInfo.getThresholdColNumber();
Object thresholdValue = thresholdInfo.getThresholdValue();
String thresholdDataType =
tupleInfo.getFieldList().get(thresholdColNum-1).getColumnType();
Integer timeWindow = thresholdInfo.getTimeWindow();
int frequency = thresholdInfo.getFrequencyOfOccurence();
if(thresholdDataType.equalsIgnoreCase("string"))
{
String valueToCheck = inputTupleList.get(thresholdColNum-1).toString();
String frequencyChkOp = thresholdInfo.getAction();
if(timeWindow!=null)
{
long curTime = System.currentTimeMillis();
long diffInMinutes = (curTime-startTime)/(1000);
if(diffInMinutes>=timeWindow)
{
if(frequencyChkOp.equals("=="))
{
if(valueToCheck.equalsIgnoreCase(thresholdValue.toString()))
{
count.incrementAndGet();
if(count.get() > frequency)
splitAndEmit(inputTupleList,collector);
}
}
else if(frequencyChkOp.equals("!="))
{
if(!valueToCheck.equalsIgnoreCase(thresholdValue.toString()))
{
count.incrementAndGet();
if(count.get() > frequency)
splitAndEmit(inputTupleList,collector);
}
}
else
System.out.println("Operator not supported");
}
}
else
{
if(frequencyChkOp.equals("=="))
{
if(valueToCheck.equalsIgnoreCase(thresholdValue.toString()))
{
count.incrementAndGet();
if(count.get() > frequency)
splitAndEmit(inputTupleList,collector);
}
}
else if(frequencyChkOp.equals("!="))
{
if(!valueToCheck.equalsIgnoreCase(thresholdValue.toString()))
{
count.incrementAndGet();
if(count.get() > frequency)
splitAndEmit(inputTupleList,collector);
}
}
}
}
else if(thresholdDataType.equalsIgnoreCase("int") ||
thresholdDataType.equalsIgnoreCase("double") ||
thresholdDataType.equalsIgnoreCase("float") ||
thresholdDataType.equalsIgnoreCase("long") ||
thresholdDataType.equalsIgnoreCase("short"))
{
String frequencyChkOp = thresholdInfo.getAction();
if(timeWindow!=null)
{
long valueToCheck =
Long.parseLong(inputTupleList.get(thresholdColNum-1).toString());
long curTime = System.currentTimeMillis();
long diffInMinutes = (curTime-startTime)/(1000);
System.out.println("Difference in minutes="+diffInMinutes);
if(diffInMinutes>=timeWindow)
{
if(frequencyChkOp.equals("<"))
{
if(valueToCheck < Double.parseDouble(thresholdValue.toString()))
{
count.incrementAndGet();
if(count.get() > frequency)
splitAndEmit(inputTupleList,collector);
}
}
else if(frequencyChkOp.equals(">"))
{
if(valueToCheck > Double.parseDouble(thresholdValue.toString()))
{
count.incrementAndGet();
if(count.get() > frequency)
splitAndEmit(inputTupleList,collector);
}
}
else if(frequencyChkOp.equals("=="))
{
if(valueToCheck == Double.parseDouble(thresholdValue.toString()))
{
count.incrementAndGet();
if(count.get() > frequency)
splitAndEmit(inputTupleList,collector);
}
}
else if(frequencyChkOp.equals("!="))
{
. . .
}
}
}
else
splitAndEmit(null,collector);
}
else
{
System.err.println("Emitting null in bolt");
splitAndEmit(null,collector);
}
}
经由Bolt发送的的tuple将会传递到下一个对应的Bolt，在我们的用例中是DBWriterBolt。
${PageNumber}DBWriterBolt
经过处理的tuple必须被持久化以便于触发tigger或者更深层次的使用。DBWiterBolt做了这个持久化的工作并把tuple存入了数据库。表的建立由prepare()函数完成，这也将是topology调用的第一个方法。方法的编码如Listing Six所示。
Listing Six：建表编码。
{
try
{
Class.forName(dbClass);
}
catch (ClassNotFoundException e)
{
System.out.println("Driver not found");
e.printStackTrace();
}
try
{
connection driverManager.getConnection(
"jdbc:mysql://"+databaseIP+":"+databasePort+"/"+databaseName, userName, pwd);
connection.prepareStatement("DROP TABLE IF EXISTS "+tableName).execute();
StringBuilder createQuery = new StringBuilder(
"CREATE TABLE IF NOT EXISTS "+tableName+"(");
for(Field fields : tupleInfo.getFieldList())
{
if(fields.getColumnType().equalsIgnoreCase("String"))
createQuery.append(fields.getColumnName()+" VARCHAR(500),");
else
createQuery.append(fields.getColumnName()+" "+fields.getColumnType()+",");
}
createQuery.append("thresholdTimeStamp timestamp)");
connection.prepareStatement(createQuery.toString()).execute();
// Insert Query
StringBuilder insertQuery = new StringBuilder("INSERT INTO "+tableName+"(");
String tempCreateQuery = new String();
for(Field fields : tupleInfo.getFieldList())
{
insertQuery.append(fields.getColumnName()+",");
}
insertQuery.append("thresholdTimeStamp").append(") values (");
for(Field fields : tupleInfo.getFieldList())
{
insertQuery.append("?,");
}
insertQuery.append("?)");
prepStatement = connection.prepareStatement(insertQuery.toString());
}
catch (SQLException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
数据分批次的插入数据库。插入的逻辑由Listting Seven中的execute()方法提供。大部分的编码都是用来实现可能存在不同类型输入的解析。
Listing Seven：数据插入的代码部分。
{
batchExecuted=false;
if(tuple!=null)
{
List<Object> inputTupleList = (List<Object>) tuple.getValues();
int dbIndex=0;
for(int i=0;i<tupleInfo.getFieldList().size();i++)
{
Field field = tupleInfo.getFieldList().get(i);
try {
dbIndex = i+1;
if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("String"))
prepStatement.setString(dbIndex, inputTupleList.get(i).toString());
else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("int"))
prepStatement.setInt(dbIndex,
Integer.parseInt(inputTupleList.get(i).toString()));
else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("long"))
prepStatement.setLong(dbIndex,
Long.parseLong(inputTupleList.get(i).toString()));
else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("float"))
prepStatement.setFloat(dbIndex,
Float.parseFloat(inputTupleList.get(i).toString()));
else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("double"))
prepStatement.setDouble(dbIndex,
Double.parseDouble(inputTupleList.get(i).toString()));
else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("short"))
prepStatement.setShort(dbIndex,
Short.parseShort(inputTupleList.get(i).toString()));
else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("boolean"))
prepStatement.setBoolean(dbIndex,
Boolean.parseBoolean(inputTupleList.get(i).toString()));
else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("byte"))
prepStatement.setByte(dbIndex,
Byte.parseByte(inputTupleList.get(i).toString()));
else if(field.getColumnType().equalsIgnoreCase("Date"))
{
Date dateToAdd=null;
if (!(inputTupleList.get(i) instanceof Date))
{
DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss");
try
{
dateToAdd = df.parse(inputTupleList.get(i).toString());
}
catch (ParseException e)
{
System.err.println("Data type not valid");
}
}
else
{
dateToAdd = (Date)inputTupleList.get(i);
java.sql.Date sqlDate = new java.sql.Date(dateToAdd.getTime());
prepStatement.setDate(dbIndex, sqlDate);
}
}
catch (SQLException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
Date now = new Date();
try
{
prepStatement.setTimestamp(dbIndex+1, new java.sql.Timestamp(now.getTime()));
prepStatement.addBatch();
counter.incrementAndGet();
if (counter.get()== batchSize)
executeBatch();
}
catch (SQLException e1)
{
e1.printStackTrace();
}
}
else
{
long curTime = System.currentTimeMillis();
long diffInSeconds = (curTime-startTime)/(60*1000);
if(counter.get()<batchSize && diffInSeconds>batchTimeWindowInSeconds)
{
try {
executeBatch();
startTime = System.currentTimeMillis();
}
catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
public void executeBatch() throws SQLException
{
batchExecuted=true;
prepStatement.executeBatch();
counter = new AtomicInteger(0);
}
一旦Spout和Bolt准备就绪(等待被执行)，topology生成器将会建立topology并准备执行。下面就来看一下执行步骤。
在本地集群上运行和测试topology
·通过TopologyBuilder建立topology。
·使用Storm Submitter，将topology递交给集群。以topology的名字、配置和topology的对象作为参数。
·提交topology。
Listing Eight：建立和执行topology。
{
public static void main(String[] args) throws AlreadyAliveException,
InvalidTopologyException,
InterruptedException
{
ParallelFileSpout parallelFileSpout = new ParallelFileSpout();
ThresholdBolt thresholdBolt = new ThresholdBolt();
DBWriterBolt dbWriterBolt = new DBWriterBolt();
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("spout", parallelFileSpout, 1);
builder.setBolt("thresholdBolt", thresholdBolt,1).shuffleGrouping("spout");
builder.setBolt("dbWriterBolt",dbWriterBolt,1).shuffleGrouping("thresholdBolt");
if(this.argsMain!=null && this.argsMain.length > 0)
{
conf.setNumWorkers(1);
StormSubmitter.submitTopology(
this.argsMain[0], conf, builder.createTopology());
}
else
{
Config conf = new Config();
conf.setDebug(true);
conf.setMaxTaskParallelism(3);
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology(
"Threshold_Test", conf, builder.createTopology());
}
}
}
topology被建立后将被提交到本地集群。一旦topology被提交，除非被取缔或者集群关闭，它将一直保持运行不需要做任何的修改。这也是Storm的另一大特色之一。
这个简单的例子体现了当你掌握了topology、spout和bolt的概念，将可以轻松的使用Storm进行实时处理。如果你既想处理大数据又不想遍历Hadoop的话，不难发现使用Storm将是个很好的选择。
