Kafka-Storm 集成部署

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分布式实时计算的主要组件采用基于流式计算的 Apache Storm，而实时计算的数据源来自基础数据输入组件中的 Kafka，如何将 Kafka 的消息数据传入 Storm 就是本文讨论的内容。

正常稳定运行的 Kafka 集群（版本：Kafka 0.8.2）
正常稳定运行的 Storm 集群（版本：Storm 0.9.8）
Maven 3.x

Storm 的任务（Job）称为 Topology，为了处理实时计算任务，需要新建一个 Storm Topology 工程。由于 Kafka 的消息传输模式，所谓的 Kafka-Storm 集成部署实际上就是需要实现一个接收 Kafka 消息的 Spout 接口。幸运的是，最新的 Storm 官方版本中已经内置了可靠的 KafkaSpout，不需要再去手工编写，只需要将 KafkaSpout 配置为 Topology 的输入数据源即可。

本项目工程基于 Maven 构建。

需要配置的主要依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.storm</groupId>
            <artifactId>storm-kafka</artifactId>
            <version>0.9.3</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.storm</groupId>
            <artifactId>storm-core</artifactId>
            <version>0.9.3</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka_2.10</artifactId>
            <version>0.8.2.1</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

注意：这里的依赖的 scope 均为“provided”

Maven 编译配置

<build>
        <finalName>storm-kafka-topology</finalName>
        <resources>
            <resource>
                <directory>src/main/resources</directory>
            </resource>
        </resources>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.7</source>
                    <target>1.7</target>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
                <configuration>
                    <finalName>${project.artifactId}-${project.version}-shade</finalName>
                    <filters>
                        <filter>
                            <artifact>*:*</artifact>
                            <excludes>
                                <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                            </excludes>
                        </filter>
                    </filters>
                    <artifactSet>
                        <excludes>
                            <exclude>log4j:log4j:jar:</exclude>
                        </excludes>
                    </artifactSet>
                    <transformers>
                        <transformer
                            implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer" />
                        <transformer
                            implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                            <mainClass>storm.kafka.example.StormTopology</mainClass>
                        </transformer>
                    </transformers>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

以下是 Topology 的一个简单示例（Java 版）。

public class StormTopology {
    // Topology 关闭命令（通过外部传入消息控制）
    public static boolean shutdown = false;

    public static void main(String[] args) {
        // 注册 ZooKeeper 主机 
        BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts(
                "hd182:2181,hd185:2181,hd128:2181");
        // 所接收 Kafka 的 topic 名称 
        String topic = "flumeTopic";
        // ZooKeeper 的注册 node 名称（注意：需要加“/”，否则 ZooKeeper 会无法识别）
        String zkRoot = "/kafkastorm";

        // 配置 Spout
        String spoutId = "myKafka";
        SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(brokerHosts, topic, zkRoot,
                spoutId);
        // 配置 Scheme（可选）
        spoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new SimpleMessageScheme());
        KafkaSpout kafkaSpout = new KafkaSpout(spoutConfig);

        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
        builder.setSpout("kafka-spout", kafkaSpout);
        builder.setBolt("operator", new OperatorBolt())
                .shuffleGrouping("kafka-spout");

        Config conf = new Config();
        conf.setDebug(true);
        conf.setNumWorkers(3);

        // 测试环境采用 local mode 模式 
        LocalCluster cluster = new LocalCluster();
        cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());
        while (!shutdown) {
            Utils.sleep(100);
        }
        cluster.killTopology("test");
        cluster.shutdown();
    }
}

由于一个 KafkaSpout 只能接收一个指定 topic 的消息数据，因此，在实际生产环境 Topology 的实现中需要根据业务需求配置 Spout 的个数。

由于 Topology 工程的依赖均为“provided”的 scope，需要将涉及到的依赖 jar 包拷贝到 Storm 安装目录的 lib 文件夹下，包括：

kafka_2.10-0.8.2.1.jar

storm-kafka-0.9.3.jar

scala-library-2.10.4.jar

zookeeper-3.4.6.jar

curator-client-2.6.0.jar

curator-framework-2.6.0.jar

curator-recipes-2.6.0.jar

guava-16.0.1.jar

metrics-core-2.2.0.jar