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RSS订阅原创 第一个Storm应用--数单词数量
写第一个Storm应用–数单词数量（一个spout读取文本，第一个bolt用来标准化单词，第二个bolt为单词计数）源码下载地址：http://download.csdn.net/detail/jj1161743808/9512195一、Storm运行模式： 1.本地模式(Local Mode)： 即Topology（相当于一个任务，后续会详细讲解） 运行在本地机器的单一JVM上，这个模式主要用
2016-08-28 11:58:05
578
原创 第二个Storm应用--数单词数量增强版（kafka+JStorm+redis）
第二个Storm应用–数单词数量增强版（kafka+JStorm+redis）主要思路： kafka+redis+JStorm： kafa生产者读取文件发送到kafka服务器 –> kafka消费者Spout消费数据并转发给Bolt –> 解析收到数据并处理发送给下一个Bolt –> 处理结果写入redis项目结构： 具体实现： 1.pom.xml文件，因为身处天朝，还是使用阿里的Maven
2016-08-26 16:45:50
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第一个Storm应用
写第一个Storm应用--数单词数量（一个spout读取文本，第一个bolt用来标准化单词，第二个bolt为单词计数）
一、Storm运行模式：
1.本地模式(Local Mode)： 即Topology（相当于一个任务，后续会详细讲解） 运行在本地机器的单一JVM上，这个模式主要用来开发、调试。
2.远程模式(Remote Mode):在这个模式，我们把我们的Topology提交到集群，在这个模式中，Storm的所有组件都是线程安全的，
因为它们都会运行在不同的Jvm或物理机器上，这个模式就是正式的生产模式。
二、写一个HelloWord Storm
我们现在创建这么一个应用，统计文本文件中的单词个数，详细学习过Hadoop的朋友都应该写过。
那么我们需要具体创建这样一个Topology，用一个spout负责读取文本文件，用第一个bolt来解析成单词，用第二个bolt来对解析出的单词计数，
整体结构流程所示：Word Storage (words.txt) --> Spout(WordReader.java) --> Bolt(WordNormalizer.java) --> Bolt(WordCounter.java)
可以从这里下载源码：https://github.com/storm-book/examples-ch02-getting_started/zipball/master
三、写一个可运行的Demo很简单，我们只需要三步：
1.创建一个Spout读取数据(数据源)
Spout作为数据源，它实现了IRichSpout接口，功能是读取一个文本文件并把它的每一行内容发送给bolt。
2.创建bolt处理数据
创建两个bolt来处理Spout发射出的数据
Spout已经成功读取文件并把每一行作为一个tuple(在Storm数据以tuple的形式传递)发射过来，我们这里需要创建两个bolt分别来负责解析每一行和对单词计数。
Bolt中最重要的是execute方法，每当一个tuple传过来时它便会被调用。
3.创建一个Topology提交到集群
4.运行结果分析
如果你的words.txt文件有如下内容： Storm test are great is an Storm simple application but very powerful really Storm is great
你应该会在日志中看到类似下面的内容： is: 2 application: 1 but: 1 great: 1 test: 1 simple: 1 Storm: 3 really: 1 are: 1 great: 1 an: 1 powerful: 1 very: 1
在这个例子中，每类节点只有一个实例。但是如果你有一个非常大的日志文件呢？你能够很轻松的改变系统中的节点数量实现并行工作。这个时候，你就要创建两个WordCounter实例。
builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),2).shuffleGrouping("word-normalizer");
程序返回时，你将看到：
— 单词数 【word-counter-2】 — application: 1 is: 1 great: 1 are: 1 powerful: 1 Storm: 3
— 单词数 [word-counter-3] — really: 1 is: 1 but: 1 great: 1 test: 1 simple: 1 an: 1 very: 1
棒极了！修改并行度实在是太容易了（当然对于实际情况来说，每个实例都会运行在单独的机器上）。
不过似乎有一个问题：单词is和great分别在每个WordCounter各计数一次。怎么会这样？
当你调用shuffleGrouping时，就决定了Storm会以随机分配的方式向你的bolt实例发送消息。
在这个例子中，理想的做法是相同的单词问题发送给同一个WordCounter实例。
你把shuffleGrouping(“word-normalizer”)换成fieldsGrouping(“word-normalizer”, new Fields(“word”))就能达到目的。
试一试，重新运行程序，确认结果。 你将在后续章节学习更多分组方式和消息流类型。
参考文章
http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/38369689
http://ifeve.com/getting-started-with-storm-2/
2016-05-06
空空如也
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