本页介绍如何使用Storm消费来自Kestrel集群的项目。
本教程使用的示例来自于 storm-kestrel 项目和 storm-starter 项目。建议你克隆这些项目并根着示例走。 阅读 Setting up development environment 和 Creating a new Storm project 来设置你的机器。
它假设您可以在本地选择Kestrel 服务器，如上所述 here.
单个kestrel服务器具有一组队列。Kestrel 队列是在JVM上运行的非常简单的消息队列，并使用memcache协议(具有一定的扩展名)与客户端进行通信。对于更加详细的信息，你可查看 KestrelThriftClient 类里面提供的 storm-kestrel 项目.
每个队列按照FIFO(先进先出)的原则进行严格排序。跟随性能项目缓存在系统内存中；但是，只有前128MB保存在内存中。当服务器停止时，队列状态存储在日志文件中。
此外，还可以从 here 找到细节。
Kestrel is: * fast * small * durable(耐久) * reliable(稳定)
例如，Twitter 使用 Kestrel 作为其消息传递基础设施的骨干，如上所述here.
首先，我们需要一个可以将项目添加到Kestrel队列的程序。以下方法受益于 KestrelClient的实现 storm-kestrel. 它将句子添加到从包含五个可能句子的数组中随机选择的Kestrel队列中。
private static void queueSentenceItems(KestrelClient kestrelClient, String queueName)
throws ParseError, IOException {
String[] sentences = new String[] {
"the cow jumped over the moon",
"an apple a day keeps the doctor away",
"four score and seven years ago",
"snow white and the seven dwarfs",
"i am at two with nature"};
Random _rand = new Random();
for(int i=1; i<=10; i++){
String sentence = sentences[_rand.nextInt(sentences.length)];
String val = "ID " + i + " " + sentence;
boolean queueSucess = kestrelClient.queue(queueName, val);
System.out.println("queueSucess=" +queueSucess+ " [" + val +"]");
}
}
此方法将队列中的项目排队，而不是删除。 ``` private static void dequeueItems(KestrelClient kestrelClient, String queueName) throws IOException, ParseError { for(int i=1; i<=12; i++){
Item item = kestrelClient.dequeue(queueName);
if(item==null){
System.out.println("The queue (" + queueName + ") contains no items.");
}
else
{
byte[] data = item._data;
String receivedVal = new String(data);
System.out.println("receivedItem=" + receivedVal);
}
}
此方法将队列中的项目排队，然后将其删除。
This method dequeues items from a queue and then removes them.
private static void dequeueAndRemoveItems(KestrelClient kestrelClient, String queueName)
throws IOException, ParseError
{
for(int i=1; i<=12; i++){
Item item = kestrelClient.dequeue(queueName);
if(item==null){
System.out.println("The queue (" + queueName + ") contains no items.");
}
else
{
int itemID = item._id;
byte[] data = item._data;
String receivedVal = new String(data);
kestrelClient.ack(queueName, itemID);
System.out.println("receivedItem=" + receivedVal);
}
}
}
## 连续添加项目至 Kestrel
这是我们的最终运行程序，以便连续地将句子项添加到本地运行的Kestrel服务器的名为 **sentence_queue** 的队列中。
为了阻止它在控制台中键入一个关闭括号 char ']' ,然后按 'Enter'。
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Random;
import org.apache.storm.spout.KestrelClient;
import org.apache.storm.spout.KestrelClient.Item;
import org.apache.storm.spout.KestrelClient.ParseError;
public class AddSentenceItemsToKestrel {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
InputStream is = System.in;
char closing_bracket = ']';
int val = closing_bracket;
boolean aux = true;
try {
KestrelClient kestrelClient = null;
String queueName = "sentence_queue";
while(aux){
kestrelClient = new KestrelClient("localhost",22133);
queueSentenceItems(kestrelClient, queueName);
kestrelClient.close();
Thread.sleep(1000);
if(is.available()>0){
if(val==is.read())
aux=false;
}
}
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
catch (ParseError e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
System.out.println("end");
}
}
## 使用 KestrelSpout
该拓扑结构使用KestrelSpout从Kestrel队列中读取句子，将句子分解成其组成词(Bolt: SplitSentence),然后为每个单词发出它之前(Bolt: WordCount)所见到的次数。数据的处理方式如下所述 [Guaranteeing message processing](Guaranteeing-message-processing.html).
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("sentences", new KestrelSpout("localhost",22133,"sentence_queue",new StringScheme()));
builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 10)
.shuffleGrouping("sentences");
builder.setBolt("count", new WordCount(), 20)
.fieldsGrouping("split", new Fields("word"));
## 执行
首先，在生产或开发模式下启动您本地的Kestrel服务器。
等大约5秒，以避免ConnectionException。
现在执行程序将项目添加到队列并启动Storm 拓扑。启动程序的排序并不重要。
如果您使用TOPOLOGY_DEBUG运行拓扑，您应该会看到在拓扑中发出的元组。