Mysql 流增量写入 Hdfs（二） --Storm + hdfs 的流式处理
一. 概述
上一篇我们介绍了如何将数据从 mysql 抛到 kafka，这次我们就专注于利用 storm 将数据写入到 hdfs 的过程，由于 storm 写入 hdfs 的可定制东西有些多，我们先不从 kafka 读取，而先自己定义一个 spout 数据充当数据源，下章再进行整合。这里默认你是拥有一定的 storm 知识的基础，起码知道 spout 和 bolt 是什么。
写入 hdfs 可以有以下的定制策略：
- 自定义写入文件的名字
- 定义写入内容格式
- 满足给定条件后更改写入的文件
- 更改写入文件时触发的 action
本篇会先说明如何用 storm 写入 hdfs，写入过程一些 api 的描述，以及最后给定一个例子：
storm 每接收到 10 个 tuple 后就会改变 hdfs 写入文件，新文件的名字就是第几次改变。
ps：storm 版本：1.1.1 。hadoop 版本：2.7.4 。
接下来我们首先看看 storm 如何写入 hdfs 。
二. storm 写入 hdfs
storm 官方有提供了相应的 api 让我们可以使用。可以通过创建 hdfsbolt 以及定义相应的规则，即可写入 hdfs 。
首先通过 maven 配置依赖以及插件。
<properties>
<storm.version>1.1.1</storm.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupid>org.apache.storm</groupid>
<artifactid>storm-core</artifactid>
<version>${storm.version}</version>
<!--<scope>provided</scope>-->
<exclusions>
<exclusion>
<groupid>org.slf4j</groupid>
<artifactid>log4j-over-slf4j</artifactid>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupid>commons-collections</groupid>
<artifactid>commons-collections</artifactid>
<version>3.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupid>com.google.guava</groupid>
<artifactid>guava</artifactid>
<version>15.0</version>
</dependency>
<!--hadoop模块-->
<dependency>
<groupid>org.apache.hadoop</groupid>
<artifactid>hadoop-client</artifactid>
<version>2.7.4</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupid>org.slf4j</groupid>
<artifactid>slf4j-log4j12</artifactid>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupid>org.apache.hadoop</groupid>
<artifactid>hadoop-hdfs</artifactid>
<version>2.7.4</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupid>org.slf4j</groupid>
<artifactid>slf4j-log4j12</artifactid>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.storm/storm-hdfs -->
<dependency>
<groupid>org.apache.storm</groupid>
<artifactid>storm-hdfs</artifactid>
<version>1.1.1</version>
<!--<scope>test</scope>-->
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupid>org.apache.maven.plugins</groupid>
<artifactid>maven-compiler-plugin</artifactid>
<version>3.5.1</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupid>org.codehaus.mojo</groupid>
<artifactid>exec-maven-plugin</artifactid>
<version>1.2.1</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>exec</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
<configuration>
<executable>java</executable>
<includeprojectdependencies>true</includeprojectdependencies>
<includeplugindependencies>false</includeplugindependencies>
<classpathscope>compile</classpathscope>
<mainclass>com.learningstorm.kafka.kafkatopology</mainclass>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupid>org.apache.maven.plugins</groupid>
<artifactid>maven-shade-plugin</artifactid>
<version>1.7</version>
<configuration>
<createdependencyreducedpom>true</createdependencyreducedpom>
</configuration>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<transformers>
<transformer
implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.servicesresourcetransformer"/>
<transformer
implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.manifestresourcetransformer">
<mainclass></mainclass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
这里要提一下，如果要打包部署到集群上的话，打包的插件需要使用 maven-shade-plugin 这个插件，然后使用 maven lifecycle 中的 package 打包。而不是用 maven-assembly-plugin 插件进行打包。
因为使用 maven-assembly-plugin 的时候，会将所有依赖的包unpack，然后在pack，这样就会出现，同样的文件被覆盖的情况。发布到集群上的时候就会报 no filesystem for scheme: hdfs 的错 。
然后是使用 hdfsbolt 写入 hdfs。这里来看看官方文档中的例子吧。
// 使用 "|" 来替代 ","，来进行字符分割
recordformat format = new delimitedrecordformat()
.withfielddelimiter("|");
// 每输入 1k 后将内容同步到 hdfs 中
syncpolicy syncpolicy = new countsyncpolicy(1000);
// 当文件大小达到 5mb ，转换写入文件，即写入到一个新的文件中
filerotationpolicy rotationpolicy = new filesizerotationpolicy(5.0f, units.mb);
//当转换写入文件时，生成新文件的名字并使用
filenameformat filenameformat = new defaultfilenameformat()
.withpath("/foo/");
hdfsbolt bolt = new hdfsbolt()
.withfsurl("hdfs://localhost:9000")
.withfilenameformat(filenameformat)
.withrecordformat(format)
.withrotationpolicy(rotationpolicy)
.withsyncpolicy(syncpolicy);
//生成该 bolt
topologybuilder.setbolt("hdfsbolt", bolt, 5).globalgrouping("randomstrspout");
到这里就结束了。可以将 hdfsbolt 当作一个 storm 中特殊一些的 bolt 即可。这个 bolt 的作用即使根据接收信息写入 hdfs。
而在新建 hdfsbolt 中，storm 为我们提供了相当强的灵活性，我们可以定义一些策略，比如当达成某个条件的时候转换写入文件，新写入文件的名字，写入时候的分隔符等等。
如果选择使用的话，storm 有提供部分接口供我们使用，但如果我们觉得不够丰富也可以自定义相应的类。下面我们看看如何控制这些策略吧。
recordformat
这是一个接口，允许你*定义接收到内容的格式。
public interface recordformat extends serializable {
byte[] format(tuple tuple);
}
storm 提供了 delimitedrecordformat ，使用方法在上面已经有了。这个类默认的分割符是逗号","，而你可以通过 withfielddelimiter 方法改变分隔符。
如果你的初始分隔符不是逗号的话，那么也可以重写写一个类实现 recordformat 接口即可。
filenameformat
同样是一个接口。
public interface filenameformat extends serializable {
void prepare(map conf, topologycontext topologycontext);
string getname(long rotation, long timestamp);
string getpath();
}
storm 所提供的默认的是 org.apache.storm.hdfs.format.defaultfilenameformat 。默认人使用的转换文件名有点长，格式是这样的：
{prefix}{componentid}-{taskid}-{rotationnum}-{timestamp}{extension}
例如：
mybolt-5-7-1390579837830.txt
默认情况下，前缀是空的，扩展标识是".txt"。
syncpolicy
同步策略允许你将 buffered data 缓冲到 hdfs 文件中（从而client可以读取数据），通过实现org.apache.storm.hdfs.sync.syncpolicy 接口：
public interface syncpolicy extends serializable {
boolean mark(tuple tuple, long offset);
void reset();
}
filerotationpolicy
这个接口允许你控制什么情况下转换写入文件。
public interface filerotationpolicy extends serializable {
boolean mark(tuple tuple, long offset);
void reset();
}
storm 有提供三个实现该接口的类：
最简单的就是不进行转换的org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.norotationpolicy ，就是什么也不干。
通过文件大小触发转换的 org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.filesizerotationpolicy。
通过时间条件来触发转换的 org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.timedrotationpolicy。
如果有更加复杂的需求也可以自己定义。
rotationaction
这个主要是提供一个或多个 hook ，可加可不加。主要是在触发写入文件转换的时候会启动。
public interface rotationaction extends serializable {
void execute(filesystem filesystem, path filepath) throws ioexception;
}
三.实现一个例子
了解了上面的情况后，我们会实现一个例子，根据写入记录的多少来控制写入转换（改变写入的文件），并且转换后文件的名字表示当前是第几次转换。
首先来看看 hdfsbolt 的内容：
recordformat format = new delimitedrecordformat().withfielddelimiter(" ");
// sync the filesystem after every 1k tuples
syncpolicy syncpolicy = new countsyncpolicy(1000);
// filerotationpolicy rotationpolicy = new filesizerotationpolicy(1.0f, filesizerotationpolicy.units.kb);
/** rotate file with date,every month create a new file
* format:yyyymm.txt
*/
filerotationpolicy rotationpolicy = new countstrrotationpolicy();
filenameformat filenameformat = new timesfilenameformat().withpath("/test/");
rotationaction action = new newfileaction();
hdfsbolt bolt = new hdfsbolt()
.withfsurl("hdfs://127.0.0.1:9000")
.withfilenameformat(filenameformat)
.withrecordformat(format)
.withrotationpolicy(rotationpolicy)
.withsyncpolicy(syncpolicy)
.addrotationaction(action);
然后分别来看各个策略的类。
filerotationpolicy
import org.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.filerotationpolicy;
import org.apache.storm.tuple.tuple;
import java.text.simpledateformat;
import java.util.date;
/**
* 计数以改变hdfs写入文件的位置，当写入10次的时候，则更改写入文件，更改名字取决于 “timesfilenameformat”
* 这个类是线程安全
*/
public class countstrrotationpolicy implements filerotationpolicy {
private simpledateformat df = new simpledateformat("yyyymm");
private string date = null;
private int count = 0;
public countstrrotationpolicy(){
this.date = df.format(new date());
// this.date = df.format(new date());
}
/**
* called for every tuple the hdfsbolt executes.
*
* @param tuple the tuple executed.
* @param offset current offset of file being written
* @return true if a file rotation should be performed
*/
@override
public boolean mark(tuple tuple, long offset) {
count ++;
if(count == 10) {
system.out.print("num :" +count + " ");
count = 0;
return true;
}
else {
return false;
}
}
/**
* called after the hdfsbolt rotates a file.
*/
@override
public void reset() {
}
@override
public filerotationpolicy copy() {
return new countstrrotationpolicy();
}
}
filenameformat
import org.apache.storm.hdfs.bolt.format.filenameformat;
import org.apache.storm.task.topologycontext;
import java.util.map;
/**
* 决定重新写入文件时候的名字
* 这里会返回是第几次转换写入文件，将这个第几次做为文件名
*/
public class timesfilenameformat implements filenameformat {
//默认路径
private string path = "/storm";
//默认后缀
private string extension = ".txt";
private long times = new long(0);
public timesfilenameformat withpath(string path){
this.path = path;
return this;
}
@override
public void prepare(map conf, topologycontext topologycontext) {
}
@override
public string getname(long rotation, long timestamp) {
times ++ ;
//返回文件名，文件名为更换写入文件次数
return times.tostring() + this.extension;
}
public string getpath(){
return this.path;
}
}
rotationaction
import org.apache.hadoop.fs.filecontext;
import org.apache.hadoop.fs.filesystem;
import org.apache.hadoop.fs.path;
import org.apache.storm.hdfs.common.rotation.rotationaction;
import org.slf4j.logger;
import org.slf4j.loggerfactory;
import java.io.ioexception;
import java.net.uri;
/**
当转换写入文件时候调用的 hook ，这里仅写入日志。
*/
public class newfileaction implements rotationaction {
private static final logger log = loggerfactory.getlogger(newfileaction.class);
@override
public void execute(filesystem filesystem, path filepath) throws ioexception {
log.info("hdfs change the written file！！");
return;
}
}
ok，这样就大功告成了。通过上面的代码，每接收到 10 个 tuple 后就会转换写入文件，新文件的名字就是第几次转换。
完整代码包括一个随机生成字符串的 spout ，可以到我的 github 上查看。
stormhdfsdemo:https://github.com/shezhiming/stormhdfsdemo
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