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“源码走读系列”从代码层面分析了storm的具体实现，接下来通过具体的实例来说明storm的使用。因为目前storm已经正式迁移到Apache，文章系列也由twitter storm转为apache storm.
WordCountTopology 使用storm来统计文件中的每个单词的出现次数。
通过该例子来说明tuple发送时的几个要素
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source component 发送源
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destination component 接收者
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stream 消息通道
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tuple 消息本身
本文涉及到的开发环境搭建可以参考前面的两篇博文。
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arch linux简明安装指南
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在archlinux上搭建storm cluster
awk实现
其实对文件中的单词进行统计是Linux下一个很常见的任务，用awk就可以轻松的解决(如果文件不是太大的话),下面是进行word counting的awk脚本，将其保存为名为wordcount.awk文件。
wordcount.awk
{ for (i = 1; i<=NF; i++)
freq[$i]++ }
END{ for (word in freq)
printf "%s\t%d\n",word,freq[word]
}
运行该脚本，对文件中的单词进行统计
gawk -f wordcount.awk filename
原始版本
从github上复制内容
git clone https://github.com/nathanmarz/storm-starter.git
编译运行
lein deps
lein compile
java -cp $(lein classpath) WordCountTopology
main函数
main函数的主要内容
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5);
builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 8).shuffleGrouping("spout");
builder.setBolt("count", new WordCount(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word"));
注意：grouping操作的时候，如果没有显示指定stream
id，则使用的是default stream.
如shuffleGrouping("spout")表示从名为spout的component中接收从default
stream发送过来的tuple.
改进版本
在原始版本中，spout不停的向split bolt随机发送句子，Count bolt统计每个单词出现的次数。
那么能不能让Spout在读取完文件之后，通知下游的bolt显示最柊的统计结果呢？
要想达到上述的改进目标，采用如上图所示的结构即可。改变的地方如下，
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在Spout中添加一个SUCCESS_STREAM
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添加只有一个运行实例的statistics bolt
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当spout读取完文件内容之后，通过SUCCESS_STREAM告诉statistics bolt，文件已经处理完毕，可以打印当前的统计结果
RandomSentenceSpout.java
declareOutputFields
添加SUCCESS_STREAM
@Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word"));
declarer.declareStream("SUCCESS_STREAM",new Fields("word"));
}
nextTuple
使用SUCCESS_STREAM通知下游，文件处理完毕
@Override public void nextTuple() {
Utils.sleep(100);
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" }; if ( count == sentences.length )
{
System.out.println(count+" try to emit tuple by success_stream");
_collector.emit("SUCCESS_STREAM",new Values(sentences[0]));
count++;
}else if ( count < sentences.length ){
_collector.emit(new Values(sentences[count]));
count++;
}
}
WordCountTopology.java
添加静态类WordCount2
public static class WordCount2 extends BaseBasicBolt {
Map counts = new HashMap();
@Override public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) { if ( tuple.getSourceStreamId() == "SUCCESS_STREAM" ) {
System.out.println("prepare to print the statistics"); for (String key : counts.keySet()) {
System.out.println(key+"\t"+counts.get(key));
}
System.out.println("finish printing");
}else {
String word = tuple.getString(0);
Integer count = counts.get(word); if (count == null)
count = 0;
count++;
counts.put(word, count);
}
}
main函数
将spout的并行数由5改为1
builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 1);
在原有的Topology中添加WordCount2 Bolt
builder.setBolt("count2", new WordCount2(), 1).globalGrouping("count").globalGrouping("spout","SUCCESS_STREAM");
WordCount2 Bolt会接收从Count Bolt通过default stream发送的tuple，同时接收Spout通过SUCCESS_STREAM发送的tuple，也就是说wordcount2会接收从两个stream来的数据。
编译
编译修改后的源文件
cd $STROM_STARTER
lein compile storm.starter
可能会出现以下异常信息，该异常可以忽略。
Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException: Could not locate storm/starter/WordCountTopology__init.class or storm/starter/WordCountTopology.clj on classpath:
运行
在local模式下运行修改后的WordCountTopology
java -cp $(lein classpath) storm.starter.WordCountTopology
如果一切正常，日志如下所示，线程的名字可能会有所不同。
moon 1
score 1
cow 1
doctor 1
over 1
nature 1
snow 1
four 1
keeps 1
with 1
a 1
white 1
dwarfs 1
at 1
the 4
and 2
i 1
two 1
away 1
seven 2
apple 1
am 1
an 1
jumped 1
day 1
years 1
ago 1
结果验证
可以将WordCountTopology的运行结果和awk脚本的运行结果相比对，结果应该是一致的。
小技巧
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awk脚本的执行结果存为一个文件result1.log, WordCountTopology的输出中单词统计部分存为result2.log
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用vim打开result1.log，进行sorting，保存结果;用vim打开result2.log，进行sorting，保存。
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然后用vimdiff来进行比较 vimdiff result1.log result2.log
