Kafka实战－数据持久化

f627 9年前

原文： http://www.cnblogs.com/smartloli/p/4648249.html

 

1.概述

经过前面Kafka实战系列的学习，我们通过学习《Kafka实战－入门》了解Kafka的应用场景和基本原理，《 Kafka实战－Kafka Cluster 》一文给大家分享了Kafka集群的搭建部署，让大家掌握了集群的搭建步骤，《 Kafka实战－实时日志统计流程 》一文给大家讲解一个项目（或者说是系统）的整体流程，《 Kafka实战－Flume到Kafka 》一文给大家介绍了Kafka的数据生产过程，《 Kafka实战－Kafka到Storm 》一文给大家介绍了Kafka的数据消费，通过Storm来实时计算处理。今天进入Kafka实战的最后一个环节，那就是Kafka实战的结果的数据持久化。下面是今天要分享的内容目录：

  • 结果持久化
  • 实现过程
  • 结果预览

下面开始今天的分享内容。

2.结果持久化

一般，我们在进行实时计算，将结果统计处理后，需要将结果进行输出，供前端工程师去展示我们统计的结果（所说的报表）。结果的存储，这里我们选择的是Redis＋MySQL进行存储，下面用一张图来展示这个持久化的流程，如下图所示：

Kafka实战－数据持久化

从途中可以看出，实时计算的部分由Storm集群去完成，然后将计算的结果输出到Redis和MySQL库中进行持久化，给前端展示提供数据源。接下来，我给大家介绍如何实现这部分流程。

3.实现过程

首先，我们去实现Storm的计算结果输出到Redis库中，代码如下所示： 

package cn.hadoop.hdfs.storm;  import java.util.HashMap;  import java.util.Map;  import java.util.Map.Entry;  import redis.clients.jedis.Jedis;  import cn.hadoop.hdfs.util.JedisFactory;  import backtype.storm.task.OutputCollector;  import backtype.storm.task.TopologyContext;  import backtype.storm.topology.IRichBolt;  import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;  import backtype.storm.tuple.Tuple;  /**   * @Date Jun 10, 2015   *   * @Author dengjie   *   * @Note Calc WordsCount eg.   */  public class WordsCounterBlots implements IRichBolt {    /**     *      */    private static final long serialVersionUID = -619395076356762569L;    OutputCollector collector;    Map<String, Integer> counter;    @SuppressWarnings("rawtypes")    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {      this.collector = collector;      this.counter = new HashMap<String, Integer>();    }    public void execute(Tuple input) {      String word = input.getString(0);      Integer integer = this.counter.get(word);      if (integer != null) {        integer += 1;        this.counter.put(word, integer);      } else {        this.counter.put(word, 1);      }      for (Entry<String, Integer> entry : this.counter.entrySet()) {         // write result to redis        Jedis jedis = JedisFactory.getJedisInstance("real-time");        jedis.set(entry.getKey(), entry.getValue().toString());        // write result to mysql        // ...      }  this.collector.ack(input);    }    public void cleanup() {      // TODO Auto-generated method stub          }    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {      // TODO Auto-generated method stub      }    public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {      // TODO Auto-generated method stub      return null;    }  }

注：这里关于输出到MySQL就不赘述了，大家可以按需处理即可。

4.结果预览

在实现持久化到Redis的代码实现后，接下来，我们通过提交Storm作业，来观察是否将计算后的结果持久化到了Redis集群中。结果如下图所示：

Kafka实战－数据持久化

通过Redis的Client来浏览存储的Key值，可以观察统计的结果持久化到来Redis中。

5.总结

我们在提交作业到Storm集群的时候需要观察作业运行状况，有可能会出现异常，我们可以通过Storm UI界面来观察，会有提示异常信息的详细描述。若是出错，大家可以通过Storm UI的错误信息和Log日志打印的错误信息来定位出原因，从而找到对应的解决办法。