Storm應用系列之——集成Kafka


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原帖地址:http://blog.csdn.net/xeseo

 

前言

在前面Storm系列之——基本概念一文中,提到過Storm的Spout應該是源源不斷的取數據,不能間斷。那么,很顯然,消息隊列系統、分布式內存系統或內存數據庫是作為其數據源的很好的選擇。本文就如何集成Kafka進行介紹。

Kafka的基本介紹:http://blog.csdn.net/xeseo/article/details/18311955

准備工作

KafkaSpout其實網上已經有人寫了,在github上開源了,不用我們自己造輪子。只是要注意版本問題:

0.7版本的Kafka,對應KafkaSpout可以使用Storm-contrib下面的例子

源碼:https://github.com/nathanmarz/storm-contrib/tree/master/storm-kafka

Maven依賴:https://clojars.org/storm/storm-kafka

0.8版本的Kafka在API上和底層Offset的處理方式上發生了重大變化,所以老的KafkaSpout不再適用,必須使用新的KafkaAPI

源碼:https://github.com/wurstmeister/storm-kafka-0.8-plus

Maven依賴:https://clojars.org/net.wurstmeister.storm/storm-kafka-0.8-plus

這里因為0.8版本的Kafka必然是將來主流,所以我就不介紹0.7 的了,使用方式基本上是類似的。

PS:

是人寫的,就會有bug,何況是別人分享出來的。所以,遇到bug,還請去github上提交一個issue告訴作者修正。

2014/7/29 更新:

wurstmeister/storm-kafka-0.8-plus 現在合並到Apache Storm了,在其external/storm-kakfa目錄

Maven依賴直接更新成:

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  1.               <dependency>  

  2.   <groupId>org.apache.storm</groupId>  

  3.   <artifactId>storm-kafka</artifactId>  

  4.   <version>0.9.2-incubating</version>  

  5. </dependency>  

但是storm似乎沒有直接把external的包加載到classpath,所以使用時,還得手動把該jar包從external/storm-kafka/下拷到storm的lib目錄。

當然,也可以在maven中加上<scope>compile</scope>,直接把該jar打到你項目一起。

使用KafkaSpout

一個KafkaSpout只能去處理一個topic的內容,所以,它要求初始化時提供如下與topic相關信息:

  • Kafka集群中的Broker地址 (IP+Port)

有兩種方法指定:

1. 使用靜態地址,即直接給定Kafka集群中所有Broker信息

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  1. GlobalPartitionInformation info = new GlobalPartitionInformation();  

  2. info.addPartition(0, new Broker("10.1.110.24",9092));  

  3. info.addPartition(0, new Broker("10.1.110.21",9092));  

  4. BrokerHosts brokerHosts = new StaticHosts(info);  

 

2. 從Zookeeper動態讀取

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  1. BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts("10.1.110.24:2181,10.1.110.22:2181");  

推薦使用這種方法,因為Kafka的Broker可能會動態的增減

  • topic名字

  • 當前spout的唯一標識Id (以下代稱$spout_id)

  • zookeeper上用於存儲當前處理到哪個Offset了 (以下代稱$zk_root)

  • 當前topic中數據如何解碼

了解Kafka的應該知道,Kafka中當前處理到哪的Offset是由客戶端自己管理的。所以,后面兩個的目的,其實是在zookeeper上建立一個 $zk_root/$spout_id 的節點,其值是一個map,存放了當前Spout處理的Offset的信息。

在Topology中加入Spout的代碼:

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  1. String topic = "test";  

  2. String zkRoot = "kafkastorm";  

  3. String spoutId = "myKafka";  

  4.   

  5. SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(brokerHosts, topic, zkRoot, spoutId);  

  6. spoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new TestMessageScheme());  

  7.   

  8. TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();  

  9. builder.setSpout("spout", new KafkaSpout(spoutConfig), spoutNum);  


其中TestMessageScheme就是告訴KafkaSpout如何去解碼數據,生成Storm內部傳遞數據

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  1. public class TestMessageScheme implements Scheme {  

  2.   

  3.     private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TestMessageScheme.class);  

  4.       

  5.     @Override  

  6.     public List<Object> deserialize(byte[] bytes) {  

  7.         try {  

  8.             String msg = new String(bytes, "UTF-8");  

  9.             return new Values(msg);  

  10.         } catch (InvalidProtocolBufferException e) {  

  11.             LOGGER.error("Cannot parse the provided message!");  

  12.         }  

  13.           

  14.         //TODO: what happend if returns null?  

  15.         return null;  

  16.     }  

  17.   

  18.     @Override  

  19.     public Fields getOutputFields() {  

  20.         return new Fields("msg");  

  21.     }  

  22.   

  23. }  

這個解碼方式是與Producer端生成時塞入數據的編碼方式配套的。這里我Producer端塞入的是String的byte,所以這里也還原成String,定義輸出為一個名叫"msg"的field。

后面就可以自己添加Bolt處理tuple中該field的數據了。

使用TransactionalTridentKafkaSpout

TransactionalTridentKafkaSpout是為事務性的Trident而用的。用法與KafkaSpout有所不同。

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  1. TridentKafkaConfig kafkaConfig = new TridentKafkaConfig(brokerHosts, topic, spoutId);  

  2. kafkaConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new TestMessageScheme());  

  3.   

  4. TransactionalTridentKafkaSpout kafkaSpout = new TransactionalTridentKafkaSpout(kafkaConfig);  

  5.   

  6. TridentTopology topology = new TridentTopology();  

  7. topology.newStream("test_str", kafkaSpout).shuffle().each(new Fields("msg", new PrintFunction());  

看到它並沒有要求我們提供zkRoot,因為直接代碼里面寫死了…… -_-T

地址是 /transactional/<STREAM_NAME>/<Spout_Id>,在上面的例子中,就是  /transactional/test_str/myKafaka

常見問題

1. 本地模式無法保存Offset

KafkaSpout初始化時,會去取spoutConfig.zkServers 和 spoutConfig.zkPort 變量的值,而該值默認是沒塞的,所以是空,那么它就會去取當前運行的Storm所配置的zookeeper地址和端口,而本地運行的Storm,是一個臨時的zookeeper實例,並不會真正持久化。所以,每次關閉后,數據就沒了。

本地模式,要顯示的去配置

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  1. spoutConfig.zkServers = new ArrayList<String>(){{  

  2.                 add("10.1.110.20");  

  3.                 add("10.1.110.21");  

  4.                 add("10.1.110.24");  

  5.             }};  

  6. spoutConfig.zkPort = 2181;  



2. 用Maven導入時,運行中SLF4J打印MutipleBinding 錯誤,導致無log輸出。

原因是在這個KafkaSpout的pom.xml里依賴了kafka_2.9.2,而這貨帶了一個slf4j-simple的SLF4J綁定,修復這個問題

[html] view plaincopyprint?在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片

 

  1. <del><dependency>  

  2.   <groupId>net.wurstmeister.storm</groupId>  

  3.   <artifactId>storm-kafka-0.8-plus</artifactId>  

  4.   <version>0.2.0</version>  

  5.   <exclusion>  

  6.     <groupId>org.slf4j</groupId>  

  7.     <artifactId>slf4j-simple</artifactId>  

  8.   </exclusion>  

  9. </dependency></del>  


3. 如果在topology第一次啟動前,往kafka里面寫數據,啟動Storm后,這部分數據讀不出來

原因是第一次啟動topology時,在zookeeper上並未創建出保存Offset信息的節點,所以默認它會取當前partition最新的Offset(Kafka自己維護的單個partition上遞增序號)。

理論上,如果找不到保存的Offset信息,應該從-1的Offset讀起。

這個問題我給作者提出來了,但作者認為這樣可以避免重復處理,我沒有想通為何會有重復處理。但好在作者說會在后續版本加入參數來控制。

剛去看了下,似乎作者已經在提交 8b764cd fix掉了。有興趣的可以去試下。我是自己本地改了他的代碼。

以上問題已修復並合並。


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