## 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](http://storm.apache.org/releases/2.0.0-SNAPSHOT/storm-kafka.html) : 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; @Override public void open(Map map, TopologyContext topologyContext, SpoutOutputCollector spoutOutputCollector) { this.spoutOutputCollector = spoutOutputCollector; } @Override public void nextTuple() { // 模拟产生数据 String lineData = productData(); spoutOutputCollector.emit(new Values(lineData)); Utils.sleep(1000); } @Override public 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"); @Override public List<Object> apply(ConsumerRecord<K, V> record) { return new Values(record.topic(), record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value()); } @Override public Fields getFieldsFor(String stream) { return FIELDS; } @Override public 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](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/code/Storm/storm-kafka-integration) ## 参考资料 1. [Storm Kafka Integration (0.10.x+)](http://storm.apache.org/releases/2.0.0-SNAPSHOT/storm-kafka-client.html) 作者：heibaiying 链接：https://juejin.cn/post/6844903950043316231 来源：掘金 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。