1、操作模式
开始之前，有必要了解一下Storm的操作模式。有下面两种方式。
本地模式
在本地模式下，Storm拓扑结构运行在本地计算机的单一JVM进程上。这个模式用于开发、测试以及调试，因为这是观察所有组件如何协同工作的最简单方法。在这种模式下，我们可以调整参数，观察我们的拓扑结构如何在不同的Storm配置环境下运行。要在本地模式下运行，我们要下载Storm开发依赖，以便用来开发并测试我们的拓扑结构。我们创建了第一个Storm工程以后，很快就会明白如何使用本地模式了。
NOTE: 在本地模式下，跟在集群环境运行很像。不过很有必要确认一下所有组件都是线程安全的，因为当把它们部署到远程模式时它们可能会运行在不同的JVM进程甚至不同的物理机上，这个时候它们之间没有直接的通讯或共享内存。
我们要在本地模式运行本章的所有例子。
远程模式
在远程模式下，我们向Storm集群提交拓扑，它通常由许多运行在不同机器上的流程组成。远程模式不会出现调试信息， 因此它也称作生产模式。不过在单一开发机上建立一个Storm集群是一个好主意，可以在部署到生产环境之前，用来确认拓扑在集群环境下没有任何问题。
2、创建maven的pom.xml文件
要运行我们的拓扑，我们可以编写一个包含基本组件的pom.xml文件。
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>storm.book</groupId>
<artifactId>Getting-Started</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>2.3.2</version>
<configuration>
<source>1.6</source>
<target>1.6</target>
<compilerVersion>1.6</compilerVersion>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
<repositories>
<!-- Repository where we can found the storm dependencies -->
<repository>
<id>clojars.org</id>
<url>http://clojars.org/repo</url>
</repository>
</repositories>
<dependencies>
<!-- Storm Dependency -->
<dependency>
<groupId>storm</groupId>
<artifactId>storm</artifactId>
<version>0.6.0</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
开头几行指定了工程名称和版本号。然后我们添加了一个编译器插件，告知Maven我们的代码要用Java1.6编译。接下来我们定义了Maven仓库（Maven支持为同一个工程指定多个仓库）。clojars是存放Storm依赖的仓库。Maven会为运行本地模式自动下载必要的所有子包依赖。
一个典型的Maven Java工程会拥有如下结构：
我们的应用目录/
├── pom.xml
└── src
└── main
└── java
| ├── spouts
| └── bolts
└── resources
java目录下的子目录包含我们的代码，我们把要统计单词数的文件保存在resource目录下。
NOTE：命令mkdir -p 会创建所有需要的父目录。
3、Spout
pout WordReader类实现了IRichSpout接口。我们将在第四章看到更多细节。WordReader负责从文件按行读取文本，并把文本行提供给第一个bolt。
NOTE: 一个spout发布一个定义域列表。这个架构允许你使用不同的bolts从同一个spout流读取数据，它们的输出也可作为其它bolts的定义域，以此类推。
例2-1包含WordRead类的完整代码（我们将会分析下述代码的每一部分）。
/**
* 例2-1.src/main/java/spouts/WordReader.java
*/
package spouts;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.util.Map;
import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.IRichSpout;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
public class WordReader implements IRichSpout {
private SpoutOutputCollector collector;
private FileReader fileReader;
private boolean completed = false;
private TopologyContext context;
public boolean isDistributed() {return false;}
public void ack(Object msgId) {
System.out.println("OK:"+msgId);
}
public void close() {}
public void fail(Object msgId) {
System.out.println("FAIL:"+msgId);
}
/**
* 这个方法做的惟一一件事情就是分发文件中的文本行
*/
public void nextTuple() {
/**
* 这个方法会不断的被调用，直到整个文件都读完了，我们将等待并返回。
*/
if(completed){
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
//什么也不做
}
return;
}
String str;
//创建reader
BufferedReader reader = new BufferedReader(fileReader);
try{
//读所有文本行
while((str = reader.readLine()) != null){
/**
* 按行发布一个新值
*/
this.collector.emit(new Values(str),str);
}
}catch(Exception e){
throw new RuntimeException("Error reading tuple",e);
}finally{
completed = true;
}
}
/**
* 我们将创建一个文件并维持一个collector对象
*/
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
try {
this.context = context;
this.fileReader = new FileReader(conf.get("wordsFile").toString());
} catch (FileNotFoundException e) {
throw new RuntimeException("Error reading file ["+conf.get("wordFile")+"]");
}
this.collector = collector;
}
/**
* 声明输入域"word"
*/
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("line"));
}
}
第一个被调用的spout方法都是public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector)。它接收如下参数：配置对象，在定义topology对象是创建；TopologyContext对象，包含所有拓扑数据；还有SpoutOutputCollector对象，它能让我们发布交给bolts处理的数据。下面的代码主是这个方法的实现。
public void open(Map conf, TopologyContext context,
SpoutOutputCollector collector) {
try {
this.context = context;
this.fileReader = new FileReader(conf.get(“wordsFile”).toString());
} catch (FileNotFoundException e) {
throw new RuntimeException(“Error reading file [“+conf.get(“wordFile”)+”]”);
}
this.collector = collector;
}
我们在这个方法里创建了一个FileReader对象，用来读取文件。接下来我们要实现public void nextTuple()，我们要通过它向bolts发布待处理的数据。在这个例子里，这个方法要读取文件并逐行发布数据。
public void nextTuple() {
if(completed){
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
//什么也不做
}
return;
}
String str;
BufferedReader reader = new BufferedReader(fileReader);
try{
while((str = reader.readLine()) != null){
this.collector.emit(new Values(str));
}
}catch(Exception e){
throw new RuntimeException("Error reading tuple",e);
}finally{
completed = true;
}
}
NOTE: Values是一个ArrarList实现，它的元素就是传入构造器的参数。
nextTuple()会在同一个循环内被ack()和fail()周期性的调用。没有任务时它必须释放对线程的控制，其它方法才有机会得以执行。因此nextTuple的第一行就要检查是否已处理完成。如果完成了，为了降低处理器负载，会在返回前休眠一毫秒。如果任务完成了，文件中的每一行都已被读出并分发了。
NOTE:元组(tuple)是一个具名值列表，它可以是任意java对象（只要它是可序列化的）。默认情况，Storm会序列化字符串、字节数组、ArrayList、HashMap和HashSet等类型。
4、Bolts
现在我们有了一个spout，用来按行读取文件并每行发布一个元组，还要创建两个bolts，用来处理它们（看图2-1）。bolts实现了接口backtype.storm.topology.IRichBolt。
bolt最重要的方法是void execute(Tuple input)，每次接收到元组时都会被调用一次，还会再发布若干个元组。
NOTE: 只要必要，bolt或spout会发布若干元组。当调用nextTuple或execute方法时，它们可能会发布0个、1个或许多个元组。你将在第五章学习更多这方面的内容。
第一个bolt，WordNormalizer，负责得到并标准化每行文本。它把文本行切分成单词，大写转化成小写，去掉头尾空白符。
首先我们要声明bolt的出参：
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer){
declarer.declare(new Fields(“word”));
}
这里我们声明bolt将发布一个名为“word”的域。
下一步我们实现public void execute(Tuple input)，处理传入的元组：
public void execute(Tuple input){
String sentence=input.getString(0);
String[] words=sentence.split(” “);
for(String word : words){
word=word.trim();
if(!word.isEmpty()){
word=word.toLowerCase();
//发布这个单词
collector.emit(new Values(word));
}
}
//对元组做出应答
collector.ack(input);
}
第一行从元组读取值。值可以按位置或名称读取。接下来值被处理并用collector对象发布。最后，每次都调用collector对象的ack()方法确认已成功处理了一个元组。
例2-2是这个类的完整代码。
//例2-2 src/main/java/bolts/WordNormalizer.java
package bolts;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.IRichBolt;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;
public class WordNormalizer implements IRichBolt{
private OutputCollector collector;
public void cleanup(){}
/**
* bolt从单词文件接收到文本行，并标准化它。
* 文本行会全部转化成小写，并切分它，从中得到所有单词。
*/
public void execute(Tuple input){
String sentence = input.getString(0);
String[] words = sentence.split(” “);
for(String word : words){
word = word.trim();
if(!word.isEmpty()){
word=word.toLowerCase();
//发布这个单词
List a = new ArrayList();
a.add(input);
collector.emit(a,new Values(word));
}
}
//对元组做出应答
collector.ack(input);
}
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
this.collector=collector;
}
/**
* 这个*bolt*只会发布“word”域
*/
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word"));
}
}
NOTE:通过这个例子，我们了解了在一次execute调用中发布多个元组。如果这个方法在一次调用中接收到句子“This is the Storm book”，它将会发布五个元组。
下一个bolt，WordCounter，负责为单词计数。这个拓扑结束时（cleanup()方法被调用时），我们将显示每个单词的数量。
NOTE: 这个例子的bolt什么也没发布，它把数据保存在map里，但是在真实的场景中可以把数据保存到数据库。
package bolts;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.IRichBolt;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
public class WordCounter implements IRichBolt{
Integer id;
String name;
Map<String,Integer> counters;
private OutputCollector collector;
/**
* 这个spout结束时（集群关闭的时候），我们会显示单词数量
*/
@Override
public void cleanup(){
System.out.println("-- 单词数 【"+name+"-"+id+"】 --");
for(Map.Entry<String,Integer> entry : counters.entrySet()){
System.out.println(entry.getKey()+": "+entry.getValue());
}
}
/**
* 为每个单词计数
*/
@Override
public void execute(Tuple input) {
String str=input.getString(0);
/**
* 如果单词尚不存在于map，我们就创建一个，如果已在，我们就为它加1
*/
if(!counters.containsKey(str)){
conters.put(str,1);
}else{
Integer c = counters.get(str) + 1;
counters.put(str,c);
}
//对元组作为应答
collector.ack(input);
}
/**
* 初始化
*/
@Override
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector){
this.counters = new HashMap<String, Integer>();
this.collector = collector;
this.name = context.getThisComponentId();
this.id = context.getThisTaskId();
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {}
}
execute方法使用一个map收集单词并计数。拓扑结束时，将调用clearup()方法打印计数器map。（虽然这只是一个例子，但是通常情况下，当拓扑关闭时，你应当使用cleanup()方法关闭活动的连接和其它资源。）
5、主类
你可以在主类中创建拓扑和一个本地集群对象，以便于在本地测试和调试。LocalCluster可以通过Config对象，让你尝试不同的集群配置。比如，当使用不同数量的工作进程测试你的拓扑时，如果不小心使用了某个全局变量或类变量，你就能够发现错误。（更多内容请见第三章）
NOTE：所有拓扑节点的各个进程必须能够独立运行，而不依赖共享数据（也就是没有全局变量或类变量），因为当拓扑运行在真实的集群环境时，这些进程可能会运行在不同的机器上。
接下来，TopologyBuilder将用来创建拓扑，它决定Storm如何安排各节点，以及它们交换数据的方式。
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout(“word-reader”, new WordReader());
builder.setBolt(“word-normalizer”, new WordNormalizer()).shuffleGrouping(“word-reader”);
builder.setBolt(“word-counter”, new WordCounter()).shuffleGrouping(“word-normalizer”);
在spout和bolts之间通过shuffleGrouping方法连接。这种分组方式决定了Storm会以随机分配方式从源节点向目标节点发送消息。
下一步，创建一个包含拓扑配置的Config对象，它会在运行时与集群配置合并，并通过prepare方法发送给所有节点。
Config conf = new Config();
conf.put(“wordsFile”, args[0]);
conf.setDebug(true);
由spout读取的文件的文件名，赋值给wordFile属性。由于是在开发阶段，设置debug属性为true，Strom会打印节点间交换的所有消息，以及其它有助于理解拓扑运行方式的调试数据。
正如之前讲过的，你要用一个LocalCluster对象运行这个拓扑。在生产环境中，拓扑会持续运行，不过对于这个例子而言，你只要运行它几秒钟就能看到结果。
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology(“Getting-Started-Topologie”, conf, builder.createTopology());
Thread.sleep(2000);
cluster.shutdown();
调用createTopology和submitTopology，运行拓扑，休眠两秒钟（拓扑在另外的线程运行），然后关闭集群。
例2-3是完整的代码
//例2-3 src/main/java/TopologyMain.java
import spouts.WordReader;
import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import bolts.WordCounter;
import bolts.WordNormalizer;
public class TopologyMain {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//定义拓扑
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder());
builder.setSpout("word-reader", new WordReader());
builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer()).shuffleGrouping("word-reader");
builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),2).fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word"));
//配置
Config conf = new Config();
conf.put("wordsFile", args[0]);
conf.setDebug(false);
//运行拓扑
conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, 1);
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("Getting-Started-Topologie", conf, builder.createTopology();
Thread.sleep(1000);
cluster.shutdown();
}
}
6、观察运行情况
你已经为运行你的第一个拓扑准备好了。在这个目录下面创建一个文件，/src/main/resources/words.txt，一个单词一行，然后用下面的命令运行这个拓扑：mvn exec:java -Dexec.mainClass=”TopologyMain” -Dexec.args=”src/main/resources/words.txt。
举个例子，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。
