大數(shù)據(jù)培訓module14streaming二次開發(fā)篇

修訂記錄課程編碼適用產(chǎn)品產(chǎn)品版本課程版本ISSUEModule14Streaming應用開發(fā)FusionInsightFusionInsightHDV100R002C60V1.0開發(fā)/優(yōu)化者時間審核人開發(fā)類型（新開發(fā)/優(yōu)化）本頁不打印FusionInsightHD

Streaming應用開發(fā)目標學完本課程后，您將能夠:了解Storm基本業(yè)務開發(fā)流程熟悉Storm常用API接口使用熟悉Storm業(yè)務設計基本原則了解Streaming二次開發(fā)環(huán)境了解CQL開發(fā)流程及使用目錄Streaming應用場景Streaming應用開發(fā)流程CQL應用開發(fā)流程應用開發(fā)案例分析常用開發(fā)接口示例CQL語法示例Streaming的定義Streaming基于開源Storm，是一個分布式、實時計算框架。事件驅動連續(xù)查詢數(shù)據(jù)不存儲，先計算實時響應，低延遲EventDataQueriesAlertsActionsNowaiting;Resultsdeliveredin-flightQueriesMemoryDisk傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術

數(shù)據(jù)先存儲，再查詢處理

Hadoop技術

數(shù)據(jù)先寫入文件系統(tǒng)進行批處理Streaming架構回顧Client提交拓撲SupervisorWorkerSupervisorNimbusWorkerWorkerExecutorExecutor下載Jar包啟動WorkerZookeeperZookeeperZookeeper監(jiān)控心跳，分配任務獲取分配任務上報心跳Streaming的適用場景Streaming主要應用于以下幾種對響應時延有嚴格要求的場景：

實時分析：如實時日志處理、交通流量分析等實時統(tǒng)計：如網(wǎng)站的實時訪問統(tǒng)計、排序等實時推薦：如實時廣告定位、事件營銷等目錄Streaming應用場景Streaming應用開發(fā)流程CQL應用開發(fā)流程應用開發(fā)案例分析常用開發(fā)接口示例CQL語法示例2Streaming應用開發(fā)流程準備開發(fā)環(huán)境下載并導入樣例工程根據(jù)場景開發(fā)拓撲打包Eclipse代碼打包完整業(yè)務提交拓撲查看運行結果制定業(yè)務目標2Streaming應用開發(fā)流程制定業(yè)務目標數(shù)據(jù)源？Spout從哪里獲取數(shù)據(jù)，例如Kafka、TCP或者MQ等。結果輸出到哪里？寫入Kafka、HDFS或者Redis等。拓撲結構設計。Spout、Bolt如何組織?？煽啃砸螅渴欠駧cker？2Streaming應用開發(fā)流程準備開發(fā)環(huán)境準備項說明操作系統(tǒng)Windows系統(tǒng)，推薦Windows7以上版本。安裝JDK開發(fā)環(huán)境的基本配置。版本要求：1.7或者1.8。安裝和配置Eclipse用于開發(fā)Streaming拓撲的工具。網(wǎng)絡確保客戶端與Streaming服務主機在網(wǎng)絡上互通。2Streaming應用開發(fā)流程下載并導入Streaming樣例工程1、下載并解壓Streaming客戶端壓縮包2、在FusionInsightManager頁面新建用戶，用于登陸與操作3、下載用戶的認證憑據(jù)文件4、導入客戶端中“storm-examples”樣例工程到Eclipse開發(fā)環(huán)境5、配置認證憑據(jù)文件到樣例工程的“src/main/resources”下2Streaming應用開發(fā)流程2Streaming應用開發(fā)流程根據(jù)場景開發(fā)拓撲梳理業(yè)務場景根據(jù)功能實現(xiàn)Spout/Bolt熟悉Storm的API，調用相應的API構造拓撲業(yè)務代碼開發(fā)完成后，參考樣例代碼WordCountTopology.java選擇提交方式，如Local、Remote和CMD等。2Streaming應用開發(fā)流程打包Eclipse代碼業(yè)務開發(fā)完成后，在開發(fā)環(huán)境Eclipse工程上，右擊選擇“Export”，在“Export”面板中選擇“JarFile”，將工程中的“src/main/java”源碼打包到指定路徑，如“D:\\tmp\\example.jar”。2Streaming應用開發(fā)流程打包完整業(yè)務將Eclipse打出的example.jar和業(yè)務中引入的外部jar包和相關配置文件整合到同一目錄下，并打出最終的業(yè)務jar包在Eclipse工程的tools目錄下找到打包工具：“streaming-jartool.bat”來完成打包2Streaming應用開發(fā)流程提交拓撲當前streaming支持三種方式提交拓撲Linux命令行提交—CMD模式：將打出的業(yè)務jar包上傳至已安裝streaming客戶端的linux環(huán)境上，使用stormjar<jarFile><className><topoName>命令提交拓撲。在提交之前請使用已申請的安全用戶執(zhí)行kinit<userName>進行安全認證。Eclipse遠程提交——Remote模式：在提交前需要在本地進行安全準備，適配代碼中的業(yè)務jar包路徑和安全參數(shù)，然后右鍵->單擊“Runas>JavaApplication”提交拓撲。本地模式提交——Local模式：該模式下需要拷貝業(yè)務所需的外部jar包及配置問價到本地工程并且加入到classpath中，然后右鍵->單擊“Runas>JavaApplication”提交拓撲。本地模式一般用來測試。2Streaming應用開發(fā)流程查看運行結果登錄FusionInsightManager系統(tǒng)，選擇“服務管理>Streaming”，點擊進入StreamingWebUI，在StormUI中點擊應用名稱，查看應用程序運行情況。目錄Streaming應用場景Streaming應用開發(fā)流程CQL應用開發(fā)流程應用開發(fā)案例分析常用開發(fā)接口示例CQL語法示例3CQL應用開發(fā)流程Shell提交下載并安裝Streaming客戶端到Linux客戶端主機在FusionInsightManager頁面新建用戶，用于登陸與操作使用新建的用戶執(zhí)行kinit進行安全登錄進入安裝好的Streaming客戶端“streaming-cql-1.0/bin”目錄，執(zhí)行“cql”進入CQLShell在Shell中使用CQL語句定義并提交拓撲3CQL應用開發(fā)流程3CQL應用開發(fā)流程Eclipse遠程提交下載并安裝Streaming客戶端在FusionInsightManager頁面新建用戶，用于登陸與操作下載用戶的憑據(jù)文件導入客戶端中“cql-examples”樣例工程到Eclipse開發(fā)環(huán)境配置認證憑據(jù)文件到樣例工程的“src/main/resources”下在本地開發(fā)CQL應用并保存到“src/main/resources”下，如“example.cql”適配CQLExample.java中的安全參數(shù)和待執(zhí)行CQL文件地址右鍵->RunAs->JavaApplication執(zhí)行CQLExample.java目錄Streaming應用場景Streaming應用開發(fā)流程CQL應用開發(fā)流程應用開發(fā)案例分析常用開發(fā)接口示例CQL語法示例4應用開發(fā)案例分析固定時間窗口內TopN統(tǒng)計－業(yè)務目標datadata…TCPClientStormClusterTop1張三10次Top2李四9次Top3王五7次...Top10XX0次統(tǒng)計最近10分鐘內訪問游客的Top10，每10秒輸出一次統(tǒng)計結果4應用開發(fā)案例分析固定時間窗口內TopN統(tǒng)計－Spout設計功能要求收據(jù)接收啟動TCPServer數(shù)據(jù)反序列化需要對接收的數(shù)據(jù)進行反序列化處理數(shù)據(jù)拆分將反序列化后的數(shù)據(jù)根據(jù)預先設計好的schema進行拆分數(shù)據(jù)篩選對拆分后的數(shù)據(jù)進行篩選，篩選出關鍵信息數(shù)據(jù)緩存將提取的關鍵數(shù)（username）據(jù)緩存到固定大小的隊列中數(shù)據(jù)發(fā)送從緩存中取出數(shù)據(jù)發(fā)送4應用開發(fā)案例分析固定時間窗口內TopN統(tǒng)計－TimerSpout設計功能要求發(fā)送時間戳每10秒發(fā)送一次時間戳4應用開發(fā)案例分析固定時間窗口內TopN統(tǒng)計－CountingBolt設計功能要求窗口定義維護一個10min的窗口，窗口中緩存<username,count>，且只保留count值Top10數(shù)據(jù)刷新窗口判斷當前接收到的數(shù)據(jù)是不是時間戳，如果不是則刷新窗口中的數(shù)據(jù)并重新計算排序發(fā)送數(shù)據(jù)判斷當前接收到的數(shù)據(jù)是不是時間戳，如果是則將當前窗口內容發(fā)送給下一跳4應用開發(fā)案例分析固定時間窗口內TopN統(tǒng)計－GatherBolt設計功能要求數(shù)據(jù)匯聚將接收到的同一批次的數(shù)據(jù)匯總，根據(jù)時間戳頻率，每10秒完成一次匯聚結果處理將匯聚后的數(shù)據(jù)重新排序并保留Top10數(shù)據(jù)存儲將處理后的最終Top10結果存入Kakfa/Redis/DB等4應用開發(fā)案例分析固定時間窗口內TopN統(tǒng)計－拓撲設計SpoutTimerSpoutCountBoltCountBoltCountBoltGatherBolt4應用開發(fā)案例分析固定時間窗口內TopN統(tǒng)計－分組方式設計分組方式功能介紹fieldsGrouping（字段分組）按照消息的哈希值分組發(fā)送給目標Bolt的TaskglobalGrouping（全局分組）所有消息都發(fā)送給目標Bolt的固定一個TaskshuffleGrouping（隨機分組）消息發(fā)送給目標Bolt的隨機一個tasklocalOrShuffleGrouping（本地或者隨機分組）如果目標Bolt在同一工作進程存在一個或多個Task，數(shù)據(jù)會隨機分配給這些Task。否則，該分組方式與隨機分組方式相同allGrouping（廣播分組）消息群發(fā)給目標Bolt的所有TaskdirectGrouping（直接分組）由數(shù)據(jù)生產(chǎn)者決定數(shù)據(jù)發(fā)送給目標Bolt的哪一個Task。需在發(fā)送時使用emitDirect(taskID,tuple)接口指定TaskIDpartialKeyGrouping（局部字段分組）更均衡的字段分組noneGrouping（不分組）當前和隨機分組相同4應用開發(fā)案例分析固定時間窗口內TopN統(tǒng)計－分組方式設計SpoutCountBoltCountBoltCountBolt張三，張三，王五張三，李四張三，王五GatherBolt張三2王五1張三1李四1張三1王五1張三2張三1張三1李四1王五1王五1Spout和CountBolt之間采用隨機分組方式結果錯誤！4應用開發(fā)案例分析固定時間窗口內TopN統(tǒng)計－分組方式設計SpoutCountBoltCountBoltCountBolt張三，張三，張三李四，李四王五，王五GatherBolt張三3李四2王五2張三3李四2王五2Spout和CountBolt之間采用字段分組方式，以username為關鍵字結果正確！4應用開發(fā)案例分析固定時間窗口內TopN統(tǒng)計－分組方式設計TimerSpoutCountBoltCountBoltCountBoltGatherBoltallGroupingglobalGrouping需要根據(jù)場景選擇合適的分組方式，才能獲得預期的結果目錄Streaming應用場景Streaming應用開發(fā)流程CQL應用開發(fā)流程應用開發(fā)案例分析常用開發(fā)接口示例CQL語法示例5常用接口示例Storm提供接口：REST接口REST（RepresentationalStateTransfer）表述性狀態(tài)轉移接口Thrift接口由Nimbus提供。Thrift是一個基于靜態(tài)代碼生成的跨語言的RPC協(xié)議棧實現(xiàn)，它可以生成包括C++,Java,Python,Ruby,PHP等主流語言的代碼，這些代碼實現(xiàn)了RPC的協(xié)議層和傳輸層功能，從而讓用戶可以集中精力于服務的調用和實現(xiàn)5常用接口示例-Spout接口5常用接口示例-Spout接口publicclassRandomSentenceSpoutextendsBaseRichSpout{SpoutOutputCollector_collector;Random_rand;

publicvoidopen(Mapconf,TopologyContextcontext,SpoutOutputCollectorcollector){_collector=collector;_rand=newRandom();}

publicvoidnextTuple(){String[]sentences=newString[]{"thecowjumpedoverthemoon","anappleadaykeepsthedoctoraway"};Stringsentence=sentences[_rand.nextInt(sentences.length)];_collector.emit(newValues(sentence));}publicvoidack(Objectid){}

publicvoidfail(Objectid){}

publicvoiddeclareOutputFields(OutputFieldsDeclarerdeclarer){declarer.declare(newFields("word"));}}open方法（Spout中第一個被調用的方法）中提供一個SpoutOutputcollector用來發(fā)射tuplenextTuple方法中從指定字符串列表中隨機選擇一個字符串，并發(fā)送出去，該方法被周期性調用declareOutputFields定義一個叫做”word”的字段的tupleStorm在檢測到一個Tuple被整個Topology成功處理的時候調用ack，否則調用fail5常用接口示例-Spout接口Spout的Ack開關不啟用Ack：

在nextTuple()方法中使用不帶ack的接口發(fā)送消息： collector.emit(newValues(sentence))啟用Ack：構造一個全局唯一的meaasgeId如：StringmeaasgeId=UUID.randomUUID().toString();在nextTuple()方法中使用帶ack的接口發(fā)送消息：collector.emit(newValues(sentence),messageID);5常用接口示例-Bolt接口5常用接口示例-Bolt接口classSplitSentenceimplementsIRichBolt{privateOutputCollectorcollector;publicvoidprepare(Mapconf,TopologyContextcontext,OutputCollectorcollector){this.collector=collector;}publicvoidexecute(Tupletuple){Stringsentence=tuple.getString(0);for(Stringword:sentence.split("")){collector.emit(newValues(word));}}publicvoidcleanup(){}publicvoiddeclareOutputFields(OutputFieldsDeclarerdeclarer){declarer.declare(newFields("word"));}}prepare方法在bolt開始處理消息之前調用，提供一個Outputcollector用來發(fā)射tupleexecute方法中從bolt的一個輸入接收tuple.并獲取tuple的第一個字段，即字符串內容，以空格拆分，并發(fā)送出去declareOutputFields定義一個tuple，包含有”word”字段cleanup在bolt被銷毀的時候調用5常用接口示例-Bolt接口Bolt的Ack開關不啟用Ack：

在execute(Tupletuple)方法中使用如下的接口發(fā)送消息： collector.emit(newValues(sentence))啟用Ack：方法1：在execute(Tupletuple)方法中使用如下接口發(fā)送消息，錨定上一條tuple： collector.emit(tuple,newValues(sentence));在emit執(zhí)行成功后執(zhí)行collector.ack()方法，或者emit執(zhí)行失敗后執(zhí)行collector.fail()方法，向Acker應答此消息的發(fā)送結果。方法2：Bolt繼承BaseBasicBolt，該父類會自動錨定tuple并且自動應答，客戶端只需要調用collector.emit(newValues(sentence))接口發(fā)送消息就可以了。5常用接口示例-創(chuàng)建拓撲publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();builder.setSpout("spout",newRandomSentenceSpout(),5);builder.setBolt("split",newSplitSentence(),8).shuffleGrouping("spout");builder.setBolt("count",newWordCount(),12).fieldsGrouping("split",newFields("word"));Configconf=newConfig();conf.setDebug(true);conf.setNumWorkers(3);conf.setNumAckers(1);StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(args[0],conf,builder.createTopology());}使用TopologyBuilder容器來定義拓撲。setSpout()方法設置Spout和其并發(fā)度。setBolt()方法設置Bolt，并在setBolt()方法的返回值上設置分組方式。初始化Config對象，并且設置客戶端參數(shù)。storm提供了大量客戶端參數(shù)供用戶設置，比如：TOPOLOGY_WORKERS(setNumWorkers)用來設置拓撲的worker數(shù)量。 TOPOLOGY_ACKER_EXECUTORS(setNumAckers)用來設置Acker的數(shù)量，設置為0表示不開啟Acker。StormSubmitter.submitTopology(topology-name,conf,topology)接口來提交拓撲。目錄Streaming應用場景Streaming應用開發(fā)流程CQL應用開發(fā)流程應用開發(fā)案例分析常用開發(fā)接口示例CQL語法示例6CQL語法示例-創(chuàng)建輸入流CREATEINPUTSTREAMexample(eventIdINT,eventDescSTRING)COMMENT"thisisaexampleofcreateinputstream."SERDESimpleSerDePROPERTIES(separator="|")SOURCETCPClientInputPROPERTIES(server="",port="9999")PARALLEL2;6CQL語法示例-JoinINSERT

INTOSTREAMrsSELECT*FROMS1[RANGE20SECONDSBATCH]JOINS2[RANGEUNBOUNDED]ONs1.id=s2.idWHEREs1.id>5;INSERT

INTOSTREAMrsSELECT*FROMS1[ROWS10SLIDE]LEFT

JOINS2[rangetodayts]ONs1.id=s2.id;6CQL語法示例-窗口語法名稱說明S[ROWSN1BATCH]長度跳動窗窗口內最大保存N1個事件，當有新事件產(chǎn)生的時候，窗口內每攢滿N1個事件，就過期依次。同時過期的所有事件處于同一批次。S[RANGET1SLIDE]時間滑動窗窗口內保存最近T1時間范圍內的數(shù)據(jù)，T1是一個時間單位，可以加入Seconds等時間單位。窗口內的事件依次過期。每個過期事件的批次都不同。S[ROWSN1SLIDEPARTITIONBYEXP1]分組長度滑動窗同長度滑動窗，但是加入了分組的概念，事件歸屬于不同的分組，每個分組的長度為N1，逐個過期。S[RANGET1SLIDETRIGGERBYEXP1]事件驅動時間滑動窗窗口內保存最近T1時間單位的數(shù)據(jù)，exp1是一個返回值為時間類型的表達式，每次產(chǎn)生數(shù)據(jù)之后，都會和窗口內的數(shù)據(jù)做對比，然后將大于T1時間單位的數(shù)據(jù)吐出，每次只吐出一個數(shù)據(jù)。……6CQL語法示例-窗口--按照type對窗口內數(shù)據(jù)進行分組，每組容量為10SELECT*FROMtransformEvent[ROWS10SLIDEPARTITIONBY

TYPE];--時間排序窗，一般用來解決數(shù)據(jù)亂序問題SELECT*FROMtransformEvent[RANGE1000MILLISECONDSSORTBYdte];--時間驅動滑動窗INSERT

INTOSTREAMrssum(OrderPrice),avg(OrderPrice),count(OrderPrice)

FROMtransformEvent[RANGE10SECONDSSLIDETRIGGERbyTSEXCLUDEnow];--保存周期為一個自然天的分組窗INSERT

INTO