jstorm 是阿里巴巴开源的基于storm采用Java重写的一套分布式实时流计算框架,使用简单,特点如下:
- 开发非常迅速: 接口简单,容易上手,只要遵守Topology,Spout, Bolt的编程规范即可开发出一个扩展性极好的应用,底层rpc,worker之间冗余,数据分流之类的动作完全不用考虑。
- 扩展性极好:当一级处理单元速度,直接配置一下并发数,即可线性扩展性能
- 健壮:当worker失效或机器出现故障时, 自动分配新的worker替换失效worker
- 数据准确性: 可以采用Acker机制,保证数据不丢失。 如果对精度有更多一步要求,采用事务机制,保证数据准确。
为什么要选择jstorm,而不采用twitter的storm呢?jstorm对比storm有如下优点:
- Nimbus 实现HA
- 彻底解决Storm雪崩问题:底层RPC采用netty + disruptor保证发送速度和接受速度是匹配的
- 新增supervisor、Supervisor shutdown时、提交新任务,worker数不够时,均不自动触发任务rebalance
- 新topology不影响现有任务,新任务无需去抢占老任务的cpu,memory,disk和net
- 减少对ZK的访问量:去掉大量无用的watch;task的心跳时间延长一倍;Task心跳检测无需全ZK扫描
- Worker 内部全流水线模式:Spout nextTuple和ack/fail运行在不同线程
- 性能:采用ZeroMq, 比storm快30%;采用netty时, 和storm快10%,并且稳定非常多
总之,Jstorm 比Storm 更稳定,功能更强大,更快。而且Storm上跑的程序可以一行代码不变运行在Jstorm上,零成本,推荐所有使用storm的兄弟们搭建个jstorm集群缓过来。
jstorm 集群的搭建过程,可以参考另一篇文章:分布式实时日志系统(一)环境搭建之 Jstorm 集群搭建过程/Jstorm集群一键安装部署
jstorm 开发实例
上面也说过了,jstorm使用起来很简单,遵循Topology,Spout, Bolt的编程规范就可以,在下面的例子中将一步步完成这些。例子也很简单,在spout中不断产生自增的int数组,bolt接受到数值后打印出日志,并插入到hbase中。(如果没有hbase环境的,这一步可以继续注释掉,不用打开,只看到跑到日志打印的地方就好了)
spout 的开发只需要继承BaseRichSpout
,实现继承的方法即可:
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public class TestSpout extends BaseRichSpout { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TestSpout.class); static AtomicInteger sAtomicInteger = new AtomicInteger(0); static AtomicInteger pendNum = new AtomicInteger(0); private int sqnum; SpoutOutputCollector collector;
@Override public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) { sqnum = sAtomicInteger.incrementAndGet(); this.collector = collector; }
@Override public void nextTuple() { while (true) { int a = pendNum.incrementAndGet(); LOGGER.info(String.format("spount %d,pendNum %d", sqnum, a)); this.collector.emit(new Values("xxxxx:"+a));
try { Thread.sleep(10000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }
@Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { declarer.declare(new Fields("log"));
}
/** * 启用 ack 机制,详情参考:https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/Ack-%E6%9C%BA%E5%88%B6 * @param msgId */ @Override public void ack(Object msgId) { super.ack(msgId); }
/** * 消息处理失败后需要自己处理 * @param msgId */ @Override public void fail(Object msgId) { super.fail(msgId); LOGGER.info("ack fail,msgId"+msgId); }
}
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bolt 同理,继承 BaseRichBolt
实现其相应的方法:
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public class TestBolt extends BaseRichBolt {
private static final Logger LOGGER = CustomerLoggerFactory.LOGGER(TestBolt.class); OutputCollector collector;
@Override public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) { this.collector = collector; }
@Override public void execute(Tuple input) { String xx = input.getString(0); LOGGER.info(String.format("receive from spout ,num is : %d", xx));
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topology 的开发同理:
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public class TestTopology implements ILogTopology { @Override public void start(Properties properties) throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException, InterruptedException, IOException {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout("testspout", new TestSpout(), 1); builder.setBolt("testbolt", new TestBolt(), 2).shuffleGrouping("testspout");
Config conf = ConfigUtils.getStormConfig(properties); conf.setNumAckers(1);
StormSubmitter.submitTopology("testtopology", conf, builder.createTopology()); System.out.println("storm cluster will start"); }
}
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经过上面的三个步骤,一个最简单的jstorm应用就开发完成了,接下来通过编译、打包完后,生成jar文件 jstorm-hbase-demo-0.1.jar
,将此jar文件在jstorm集群的nimbus机器上提交即可:jstorm jar jstorm-hbase-demo-0.1.jar com.xirong.demo.BootStrap config.properties
。
demo运行效果
从jstorm集群的监控图赏可以看到,对应topology的运行情况:
bolt 的执行效率,及ack数量,占用机器内存等:
源码已经上传到github上面,喜欢研究的同学,可以fork后自己修改练习。地址为:https://github.com/xirong/jstorm-hbase-demo
源码中使用到的Phoenix组件,hbase上层的中间件,使得开发人员可以使用sql的方式来对hbase进行相应的操作,感兴趣的可以阅读:使用Phoenix通过sql语句更新操作hbase数据 ,此文中介绍了如何安装及使用。
另外想对hbase的有所了解的可以查看:列式存储hbase系统架构学习
原文http://www.ixirong.com/2015/07/18/develop-the-first-jstorm-demo/