storm消费kafka数据

2024-05-31 17:38
文章标签 数据 kafka 消费 storm

本文主要是介绍storm消费kafka数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

http://blog.csdn.net/tonylee0329/article/details/43016385
使用storm-kafka模块读取kafka中的数据，按照以下两步进行构建(我使用的版本是0.9.3)
1. 使用BrokerHosts接口来配置kafka broker host与partition的mapping信息;
2. 使用KafkaConfig来配置一些与kafka自身相关的选项，如fetchSizeBytes、socketTimeoutMs
下面分别介绍这两块的实现：

对于配置1，目前支持两种实现方式：zk配置、静态ip端口方式

第一种方式：Zk读取(比较常见)
[html] view plain copy
ZkHosts支持两种创建方式，
public ZkHosts(String brokerZkStr, String brokerZkPath)
//使用默认brokerZkPath:”/brokers”
public ZkHosts(String brokerZkStr)

通过这种方式访问的时候，经过60s会刷新一下host->partition的mapping

第二步：构建KafkaConfig对象
目前提供两种构造函数，
[html] view plain copy
public KafkaConfig(BrokerHosts hosts, String topic)
//clientId如果不想每次随机生成的话，就自己设置一个
public KafkaConfig(BrokerHosts hosts, String topic, String clientId)

代码参考：
[html] view plain copy
//这个地方其实就是kafka配置文件里边的zookeeper.connect这个参数，可以去那里拿过来。
String brokerZkStr = “10.100.90.201:2181/kafka_online_sample”;
String brokerZkPath = “/brokers”;
ZkHosts zkHosts = new ZkHosts(brokerZkStr, brokerZkPath); 

    String topic = "mars-wap";  //以下：将offset汇报到哪个zk集群,相应配置

// String offsetZkServers = “10.199.203.169”;
String offsetZkServers = “10.100.90.201”;
String offsetZkPort = “2181”;
List zkServersList = new ArrayList();
zkServersList.add(offsetZkServers);
//汇报offset信息的root路径
String offsetZkRoot = “/stormExample”;
//存储该spout id的消费offset信息,譬如以topoName来命名
String offsetZkId = “storm-example”; 

    SpoutConfig kafkaConfig = new SpoutConfig(zkHosts, topic, offsetZkRoot, offsetZkId);  kafkaConfig.zkRoot = offsetZkRoot;  kafkaConfig.zkPort = Integer.parseInt(offsetZkPort);  kafkaConfig.zkServers = zkServersList;  kafkaConfig.id = offsetZkId;  kafkaConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme());  KafkaSpout spout = new KafkaSpout(kafkaConfig);  TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();  builder.setSpout("spout", spout, 1);  builder.setBolt("bolt", new Bolt(), 1).shuffleGrouping("spout");  Config config = new Config();  LocalCluster cluster = new LocalCluster();  cluster.submitTopology("test", config, builder.createTopology());  // cluster submit.

// try {
// StormSubmitter.submitTopology(“storm-kafka-example”,config,builder.createTopology());
// } catch (AlreadyAliveException e) {
// e.printStackTrace();
// } catch (InvalidTopologyException e) {
// e.printStackTrace();
// }

第二种方式：静态ip端口方式
[html] view plain copy
String kafkaHost = “10.100.90.201”;
Broker brokerForPartition0 = new Broker(kafkaHost);//localhost:9092
Broker brokerForPartition1 = new Broker(kafkaHost, 9092);//localhost:9092 but we specified the port explicitly
GlobalPartitionInformation partitionInfo = new GlobalPartitionInformation();
partitionInfo.addPartition(0, brokerForPartition0);//mapping form partition 0 to brokerForPartition0
partitionInfo.addPartition(1, brokerForPartition1);//mapping form partition 1 to brokerForPartition1
StaticHosts hosts = new StaticHosts(partitionInfo); 

    String topic="mars-wap";  String offsetZkRoot ="/stormExample";  String offsetZkId="staticHost";  String offsetZkServers = "10.100.90.201";  String offsetZkPort = "2181";  List<String> zkServersList = new ArrayList<String>();  zkServersList.add(offsetZkServers);  SpoutConfig kafkaConfig = new SpoutConfig(hosts,topic,offsetZkRoot,offsetZkId);  kafkaConfig.zkPort = Integer.parseInt(offsetZkPort);  kafkaConfig.zkServers = zkServersList;  kafkaConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme());  KafkaSpout spout = new KafkaSpout(kafkaConfig);  TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();  builder.setSpout("spout", spout, 1);  builder.setBolt("bolt", new Bolt(), 1).shuffleGrouping("spout");  Config config = new Config();  LocalCluster cluster = new LocalCluster();  cluster.submitTopology("test", config, builder.createTopology());

完整的使用例子，见github源码
https://github.com/tonylee0329/storm-example/blob/master/src/main/java/org/tony/storm_kafka/common/

参考：
https://github.com/apache/storm/blob/v0.9.3/external/storm-kafka/README.md

https://github.com/tonylee0329/storm-example/blob/master/src/main/java/org/tony/storm_kafka/common/ZkTopology.java

Kafka之Consumer获取消费数据全过程图解
字数198 阅读557 评论0 喜欢1
这篇文章是作为：跟我学Kafka源码之Consumer分析 的补充材料，看过我们之前源码分析的同学可能知道。
本文将从客户端程序如何调用Consumer获取到最终Kafka消息的全过程以图解的方式作一个源码级别的梳理。

废话不多说，请图看

时序图

Business Process Model.jpg
流程图

20140809174809543.png
文章短小的目的是便于大家快速找到内容的核心加以理解，避免文章又臭又长抓不住重点。
对于Kafka技术，如果大家对此有任何疑问，请给我留言，我们可以深入探讨。

清晰的UML时序图在这里可以看：
http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0115/5649/70a096f4-c649-3efd-84bb-2379927dee36.jpg

这篇关于storm消费kafka数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1018603。

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