Flux开发指引

操作场景

本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。

Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便了拓扑的部署和提交，缩短了业务开发周期。

基本语法说明

使用Flux定义拓扑分为两种场景，定义新拓扑和定义已有拓扑。

使用Flux定义新拓扑

使用Flux定义拓扑，即使用yaml文件来描述拓扑，一个完整的拓扑定义需要包含以下几个部分：

拓扑名称
定义拓扑时需要的组件列表
拓扑的配置
拓扑的定义，包含spout列表、bolt列表和stream列表

定义拓扑名称：

name: "yaml-topology"

定义组件列表示例:

#简单的component定义 
 components: 
 - id: "stringScheme" 
 className: "org.apache.storm.kafka.StringScheme" 

 #使用构造函数定义component 
 - id: "defaultTopicSelector" 
 className: "org.apache.storm.kafka.bolt.selector.DefaultTopicSelector" 
 constructorArgs: 
 - "output" 

 #构造函数入参使用引用，使用`ref`标志来说明引用 
 #在使用引用时请确保被引用对象在前面定义 
 - id: "stringMultiScheme" 
 className: "org.apache.storm.spout.SchemeAsMultiScheme" 
 constructorArgs: 
 - ref: "stringScheme" 

 #构造函数入参引用指定的properties文件中的配置项，使用`${}`标志来表示 
 #引用properties文件时，请在使用storm jar命令提交拓扑时使用--filter my-prop.properties的方式指明properties文件路径  
 - id: "zkHosts" 
 className: "org.apache.storm.kafka.ZkHosts" 
 constructorArgs:  
 - "${kafka.zookeeper.root.list}" 

 #构造函数入参引用环境变量，使用`${ENV-[NAME]}`方式来引用 
 #NAME必须是一个已经定义的环境变量 
 - id: "zkHosts" 
 className: "org.apache.storm.kafka.ZkHosts" 
 constructorArgs:  
 - "${ENV-ZK_HOSTS}" 

 #使用`properties`关键字初始化内部私有变量 
 - id: spoutConfig 
 className: "org.apache.storm.kafka.SpoutConfig" 
 constructorArgs: 
 - ref: "zkHosts" 
 - "input" 
 - "/kafka/input" 
 - "myId" 
 properties: 
 - name: "scheme" 
 ref: "stringMultiScheme"

#定义KafkaBolt使用的properties
- id: "kafkaProducerProps"
    className: "java.util.Properties"
    configMethods:
      - name: "put"
        args:
          - "bootstrap.servers"
          - "${metadata.broker.list}"
      - name: "put"
        args:
          - "acks"
          - "1"
      - name: "put"
        args:
          - "key.serializer"
          - "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"
      - name: "put"
        args:
          - "value.serializer"
          - "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"

定义拓扑的配置示例：

config: 
 #简单配置项 
 topology.workers: 1 

 #配置项值为列表，使用`[]`表示 
 topology.auto-credentials: ["class1","class2"] 

 #配置项值为map结构 
 kafka.broker.properties:  
 metadata.broker.list: "${metadata.broker.list}" 
 producer.type: "async" 
 request.required.acks: "0" 
 serializer.class: "kafka.serializer.StringEncoder"

定义spout/bolt列表示例：

#定义spout列表 
 spouts: 
 - id: "spout1" 
 className: "org.apache.storm.kafka.KafkaSpout" 
 constructorArgs: 
 - ref: "spoutConfig" 
 parallelism: 1 

 #定义bolt列表 
 bolts: 
 - id: "bolt1" 
 className: "com.huawei.storm.example.hbase.WordCounter" 
 parallelism: 1 

 #使用方法来初始化对象，关键字为`configMethods` 
 - id: "bolt2" 
 className: "org.apache.storm.hbase.bolt.HBaseBolt" 
 constructorArgs: 
 - "WordCount" 
 - ref: "mapper" 
 configMethods: 
 - name: "withConfigKey" 
 args: ["hbase.conf"] 
 parallelism: 1

- id: "kafkaBolt"
  className: "org.apache.storm.kafka.bolt.KafkaBolt"
  configMethods:
    - name: "withTopicSelector"
      args: 
        - ref: "defaultTopicSelector"
    - name: "withProducerProperties"
      args: [ref: "kafkaProducerProps"]
    - name: "withTupleToKafkaMapper"
      args:
        - ref: "fieldNameBasedTupleToKafkaMapper"

定义stream列表示例：

#定义流式需要制定分组方式，关键字为`grouping`，当前提供的分组方式关键字有： 
 #`ALL`,`CUSTOM`,`DIRECT`,`SHUFFLE`,`LOCAL_OR_SHUFFLE`,`FIELDS`,`GLOBAL`, 和 `NONE`. 
 #其中`CUSTOM`为用户自定义分组 

 #简单流定义，分组方式为SHUFFLE 
 streams: 
 - name: "spout1 --> bolt1" 
 from: "spout1" 
 to: "bolt1" 
 grouping:  
 type: SHUFFLE 

 #分组方式为FIELDS，需要传入参数 
 - name: "bolt1 --> bolt2" 
 from: "bolt1" 
 to: "bolt2" 
 grouping: 
 type: FIELDS 
 args: ["word"] 

 #分组方式为CUSTOM，需要指定用户自定义分组类 
 - name: "bolt-1 --> bolt2" 
 from: "bolt-1" 
 to: "bolt-2" 
 grouping: 
 type: CUSTOM 
 customClass: 
 className: "org.apache.storm.testing.NGrouping" 
 constructorArgs: 
 - 1

使用Flux定义已有拓扑
如果已经拥有拓扑（例如已经使用java代码定义了拓扑），仍然可以使用Flux框架来提交和部署，这时需要在现有的拓扑定义（如MyTopology.java）中实现getTopology()方法，在java中定义如下：
```
public StormTopology getTopology(Config config) 
 或者 
 public StormTopology getTopology(Map<String, Object> config)
```
这时可以使用如下yaml文件来定义拓扑：
```
name: "existing-topology"  #拓扑名可随意指定 
 topologySource: 
 className: "custom-class"  #请指定客户端类
```
当然，仍然可以指定其他方法名来获得StormTopology（非getTopology()方法），yaml文件示例如下：
```
name: "existing-topology" 
 topologySource: 
 className: "custom-class " 
 methodName: "getTopologyWithDifferentMethodName"
```
指定的方法必须接受一个Map<String, Object>类型或者Config类型的入参，并且返回backtype.storm.generated.StormTopology类型的对象，和getTopology()方法相同。

应用开发操作步骤

确认Storm组件已经安装，并正常运行。如果业务需要连接其他组件，请同时安装该组件并运行。
将storm-examples导入到Eclipse开发环境，请参见准备Storm应用开发环境。
参考storm-examples工程src/main/resources/flux-examples目录下的相关yaml应用示例，开发客户端业务。
获取相关配置文件。

本步骤只适用于业务中有访问外部组件需求的场景，如HDFS、HBase等，获取方式请参见Storm-HDFS开发指引或者Storm-HBase开发指引。若业务无需获取相关配置文件，请忽略本步骤。

Flux配置文件样例

下面是一个完整的访问Kafka业务的yaml文件样例：

name: "simple_kafka" 

 components: 
 - id: "zkHosts"  #对象名称 
 className: "org.apache.storm.kafka.ZkHosts"  #完整的类名 
 constructorArgs:   #构造函数 
 - "${kafka.zookeeper.root.list}"  #构造函数的参数 

 - id: "stringScheme"  
 className: "org.apache.storm.kafka.StringScheme" 

 - id: "stringMultiScheme" 
 className: "org.apache.storm.spout.SchemeAsMultiScheme" 
 constructorArgs: 
 - ref: "stringScheme"  #使用了引用，值为前面定义的stringScheme 

 - id: spoutConfig 
 className: "org.apache.storm.kafka.SpoutConfig" 
 constructorArgs: 
 - ref: "zkHosts"  #使用了引用 
 - "input" 
 - "/kafka/input" 
 - "myId" 
 properties:  #使用properties来设置本对象中的名为“scheme”的私有变量 
 - name: "scheme" 
 ref: "stringMultiScheme" 

 - id: "defaultTopicSelector"  
 className: "org.apache.storm.kafka.bolt.selector.DefaultTopicSelector" 
 constructorArgs: 
 - "output" 

 - id: "fieldNameBasedTupleToKafkaMapper" 
 className: "org.apache.storm.kafka.bolt.mapper.FieldNameBasedTupleToKafkaMapper" 
 constructorArgs: 
 - "words"  #构造函数中第一个入参 
 - "count"  #构造函数中第二个入参 

 config:  
 topology.workers: 1  #设置拓扑的worker数量为1 
 kafka.broker.properties:   #设置kafka相关的配置，值为map结构 
 metadata.broker.list: "${metadata.broker.list}" 
 producer.type: "async" 
 request.required.acks: "0" 
 serializer.class: "kafka.serializer.StringEncoder" 

 spouts: 
 - id: "kafkaSpout"  #spout名称 
 className: "storm.kafka.KafkaSpout"#spout的类名 
 constructorArgs:  #使用构造函数的方式初始化 
 - ref: "spoutConfig"  #构造函数的入参使用了引用 
 parallelism: 1  #该spout的并发设置为1 

 bolts:  
 - id: "splitBolt" 
 className: "com.huawei.storm.example.common.SplitSentenceBolt" 
 parallelism: 1 

 - id: "countBolt"  
 className: "com.huawei.storm.example.kafka.CountBolt" 
 parallelism: 1 

 - id: "kafkaBolt"  
 className: "org.apache.storm.kafka.bolt.KafkaBolt" 
 configMethods:  #使用调用对象内部方法的形式初始化对象 
 - name: "withTopicSelector"  #调用的内部方法名 
 args:   #内部方法需要的入参 
 - ref: "defaultTopicSelector"  #入参只有一个，使用了引用 
 - name: "withTupleToKafkaMapper"  #调用第二个内部方法 
 args: 
 - ref: "fieldNameBasedTupleToKafkaMapper" 

 #定义数据流 
 streams: 
 - name: "kafkaSpout --> splitBolt"  #第一个数据流名称，只作为展示 
 from: "kafkaSpout"  #数据流起点，值为spouts中定义的kafkaSpout 
 to: "splitBolt"  #数据流终点，值为bolts中定义的splitBolt 
 grouping:#定义分组方式 
 type: LOCAL_OR_SHUFFLE  #分组方式为local_or_shuffle 

 - name: "splitBolt --> countBolt"  #第二个数据流 
 from: "splitBolt" 
 to: "countBolt" 
 grouping:  
 type: FIELDS  #分组方式为fields 
 args: ["word"]  #fields方式需要传入参数 

 - name: "countBolt --> kafkaBolt"  #第三个数据流 
 from: "countBolt" 
 to: "kafkaBolt" 
 grouping: 
 type: SHUFFLE  #分组方式为shuffle，无需传入参数

部署运行及结果查看

使用如下命令打包：“mvn package”。执行成功后，将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。
将打好的jar包，以及开发好的yaml文件及相关的properties文件拷贝至storm客户端所在主机的任意目录下，如“/opt”。
执行命令提交拓扑。

storm jar /opt/jartarget/storm-examples-1.0.jar org.apache.storm.flux.Flux --remote /opt/my-topology.yaml

如果设置业务以本地模式启动，则提交命令如下。

storm jar /opt/jartarget/storm-examples-1.0.jar org.apache.storm.flux.Flux --local /opt/my-topology.yaml

如果业务设置为本地模式，请确保提交环境为普通模式环境，当前不支持安全环境下使用命令提交本地模式的业务。

如果使用了properties文件，则提交命令如下。

storm jar /opt/jartarget/storm-examples-1.0.jar org.apache.storm.flux.Flux --remote /opt/my-topology.yaml --filter /opt/my-prop.properties
拓扑提交成功后请自行登录storm UI查看。

父主题： Storm应用开发常见问题

上一篇：Storm-HBase开发指引

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