一.Mapper和Scheme
scheme:将kafka传到spout里的数据格式进行转化. record->tuple
mapper:将storm传到kafka的数据格式进行转化.tuple->record
二.为什么要自定义消息格式
在很多需求里, 从kafka传递过来的数据并不是单纯的string, 可以是任意对象.当我们需要根据对象的某个属性进行分组时, 默认的new Fields("bytes")就不太适合.但是消息传递的形式还是string.我们可以在传入kafka之前使用fastJson的转化方法将实体对象转化成jsonString.
到了scheme在转换成实体类对象.
三.怎么更改scheme
构建kafkaSpout时我们要配置很多参数, 可以看一下kafkaConfig代码.
- public final BrokerHosts hosts; //用以获取Kafka broker和partition的信息
- public final String topic;//从哪个topic读取消息
- public final String clientId; // SimpleConsumer所用的client id
- public int fetchSizeBytes = 1024 * 1024; //发给Kafka的每个FetchRequest中,用此指定想要的response中总的消息的大小
- public int socketTimeoutMs = 10000;//与Kafka broker的连接的socket超时时间
- public int fetchMaxWait = 10000; //当服务器没有新消息时,消费者会等待这些时间
- public int bufferSizeBytes = 1024 * 1024;//SimpleConsumer所使用的SocketChannel的读缓冲区大小
- public MultiScheme scheme = new RawMultiScheme();//从Kafka中取出的byte[],该如何反序列化
- public boolean forceFromStart = false;//是否强制从Kafka中offset最小的开始读起
- public long startOffsetTime = kafka.api.OffsetRequest.EarliestTime();//从何时的offset时间开始读,默认为最旧的offset
- public long maxOffsetBehind = Long.MAX_VALUE;//KafkaSpout读取的进度与目标进度相差多少,相差太多,Spout会丢弃中间的消息
- public boolean useStartOffsetTimeIfOffsetOutOfRange = true;//如果所请求的offset对应的消息在Kafka中不存在,是否使startOffsetTime
可以看到, 所有的配置项都是public, 所以当我们实例化一个spoutConfig之后, 可以通过直接引用的方式进行更改属性值.
我们可以看构建kafkaspout的代码:
- ZkHosts zkHosts = new ZkHosts(zkHost);
- // zk对地址有唯一性标识
- String zkRoot = "/" + topic;
- String id = UUID.randomUUID().toString();
- // 构建spoutConfig
- SpoutConfig spoutConf = new SpoutConfig(zkHosts, topic, zkRoot, id);
- spoutConf.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new SensorDataScheme());
- spoutConf.startOffsetTime = OffsetRequest.LatestTime();
- KafkaSpout kafkaSpout = new KafkaSpout(spoutConf);
四.怎么自定义scheme
我们有这样一个需求,有一个实体类如下:
- public class SensorData implements Serializable {
- // 设备Id;
- private String deviceId;
- // 型号id
- private String dmPropertiesId;
- // 通道名称;
- private String channelName;
- // 采集的温度值
- private double deviceTemp;
- // 采集的时间;
- private Date date;
- }
数据进来kafka到storm消费时, 根据deviceId进行分组.当然, 我们在写入的时候对数据json化, 使用fastjson把实体对象变成字符串, 而不是直接传实体类对象进入kafka(亲测会报错, 无法进行转换).最终数据会在scheme的declare的方法里处理.
Scheme接口:
- public interface Scheme extends Serializable {
- List<Object> deserialize(ByteBuffer ser);
- public Fields getOutputFields();
- }
可以看到有两个需要实现的方法, 一个是传过来的byte数据进行转化, 一个是传入下一层bolt的时候以什么字段分组. 跟踪kafka的源码我们可以看到, 他的declare方法最终会调用scheme的方法来确认字段名.
看一下scheme的整体代码:
- package dm.scheme;
- import java.nio.ByteBuffer;
- import java.nio.charset.Charset;
- import java.nio.charset.StandardCharsets;
- import java.util.List;
- import org.apache.storm.kafka.StringScheme;
- import org.apache.storm.spout.Scheme;
- import org.apache.storm.tuple.Fields;
- import org.apache.storm.tuple.Values;
- import org.apache.storm.utils.Utils;
- import com.alibaba.fastjson.JSON;
- import dm.entity.SensorData;
- /**
- *
- * KafkaRecord 映射 tuple 转化类;
- *
- * @author chenwen
- *
- */
- public class SensorDataScheme implements Scheme {
- /**
- *
- */
- private static final long serialVersionUID = 1L;
- private static final Charset UTF8_CHARSET = StandardCharsets.UTF_8;
- /**
- *
- * 反序列化
- */
- @Override
- public List<Object> deserialize(ByteBuffer byteBuffer) {
- // 将kafka消息转化成jsonString
- String sensorDataJson = StringScheme.deserializeString(byteBuffer);
- SensorData sensorData = JSON.parseObject(sensorDataJson, SensorData.class);
- String id = sensorData.getDeviceId();
- return new Values(id, sensorData);
- }
- public static String deserializeString(ByteBuffer byteBuffer) {
- if (byteBuffer.hasArray()) {
- int base = byteBuffer.arrayOffset();
- return new String(byteBuffer.array(), base + byteBuffer.position(), byteBuffer.remaining());
- } else {
- return new String(Utils.toByteArray(byteBuffer), UTF8_CHARSET);
- }
- }
- @Override
- public Fields getOutputFields() {
- return new Fields("deviceId", "sensorData"); // 返回字段及其名称;
- }
- }