Compartilhar via

Guia de início rápido: receber eventos dos Hubs de Eventos usando o Apache Storm

  • Artigo

Apache Storm é um sistema de computação distribuído em tempo real que simplifica o processamento confiável de fluxos de dados ilimitados. Esta seção mostra como usar um spout do Storm de Hubs de Eventos do Azure para receber eventos de Hubs de Eventos. Usando o Apache Storm, você pode dividir eventos em vários processos hospedados em nós diferentes. A integração de Hubs de Eventos com o Storm simplifica o consumo de eventos pela verificação de forma transparente de seu progresso usando a instalação de Zookeeper do Storm, gerenciando pontos de verificação persistentes e recebimentos paralelos de Hubs de Eventos.

Para obter mais informações sobre padrões de recebimento de Hubs de Eventos, consulte Visão geral de hubs de eventos.

Pré-requisitos

Antes de começar com o guia de início rápido, crie um namespace dos Hubs de Eventos e um hub de eventos. Use o portal do Azure para criar um namespace do tipo Hubs de Eventos e obter as credenciais de gerenciamento que seu aplicativo precisa para se comunicar com o hub de eventos. Para criar um namespace e um hub de eventos, siga o procedimento nesse artigo.

Criar o projeto e adicionar o código

  1. Use o seguinte comando para instalar o pacote no armazenamento Maven local. Isso permite que você adicione-o como uma referência no projeto Storm em uma etapa posterior.

    mvn install:install-file -Dfile=target\eventhubs-storm-spout-0.9-jar-with-dependencies.jar -DgroupId=com.microsoft.eventhubs -DartifactId=eventhubs-storm-spout -Dversion=0.9 -Dpackaging=jar

  2. No Eclipse, crie um novo projeto Maven (clique em Arquivo, Novo e Projeto).

    Arquivo -> Novo -> Projeto

  3. Selecione Uso do local de workspace padrão e clique em Avançar

  4. Selecione o arquétipo maven-archetype-quickstart, depois clique em Avançar

  5. Insira um GroupId e ArtifactId e clique em Concluir

  6. Em pom.xml, adicione as seguintes dependências ao nó <dependency>.

    <dependency>
    <groupId>org.apache.storm</groupId>
    <artifactId>storm-core</artifactId>
    <version>0.9.2-incubating</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.microsoft.eventhubs</groupId>
    <artifactId>eventhubs-storm-spout</artifactId>
    <version>0.9</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.netflix.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>1.3.3</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

  7. Na pasta src, crie um arquivo chamado Config.properties e copie o seguinte conteúdo, substituindo os valores receive rule key e event hub name:

    eventhubspout.username = ReceiveRule
eventhubspout.password = {receive rule key}
eventhubspout.namespace = ioteventhub-ns
eventhubspout.entitypath = {event hub name}
eventhubspout.partitions.count = 16

# if not provided, will use storm's zookeeper settings
# zookeeper.connectionstring=localhost:2181

eventhubspout.checkpoint.interval = 10
eventhub.receiver.credits = 10

    O valor para eventhub.receiver.credits determina quantos eventos são divididos em lotes antes de liberá-los para o pipeline do Storm. Para simplificar, este exemplo define esse valor como 10. Em produção, ele normalmente deve ser definido para valores mais altos; por exemplo, 1024. 1 . Crie uma nova classe chamada LoggerBolt com o seguinte código:

    import java.util.Map;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import backtype.storm.tuple.Tuple;

public class LoggerBolt extends BaseRichBolt {
    private OutputCollector collector;
    private static final Logger logger = LoggerFactory
              .getLogger(LoggerBolt.class);

    @Override
    public void execute(Tuple tuple) {
        String value = tuple.getString(0);
        logger.info("Tuple value: " + value);

        collector.ack(tuple);
    }

    @Override
    public void prepare(Map map, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        this.collector = collector;
        this.count = 0;
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        // no output fields
    }

}

    Este bolt do Storm registra o conteúdo dos eventos recebidos. Isso pode ser estendido facilmente para armazenar tuplas em um serviço de armazenamento. O HDInsight Storm com exemplo de Hub de Eventos usa essa mesma abordagem para armazenar dados no Armazenamento do Microsoft Azure e Power BI.

  8. Crie uma classe chamada LogTopology com o código a seguir:

    import java.io.FileReader;
import java.util.Properties;
import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.StormSubmitter;
import backtype.storm.generated.StormTopology;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
import com.microsoft.eventhubs.samples.EventCount;
import com.microsoft.eventhubs.spout.EventHubSpout;
import com.microsoft.eventhubs.spout.EventHubSpoutConfig;

public class LogTopology {
    protected EventHubSpoutConfig spoutConfig;
    protected int numWorkers;

    protected void readEHConfig(String[] args) throws Exception {
        Properties properties = new Properties();
        if (args.length > 1) {
            properties.load(new FileReader(args[1]));
        } else {
            properties.load(EventCount.class.getClassLoader()
                    .getResourceAsStream("Config.properties"));
        }

        String username = properties.getProperty("eventhubspout.username");
        String password = properties.getProperty("eventhubspout.password");
        String namespaceName = properties
                .getProperty("eventhubspout.namespace");
        String entityPath = properties.getProperty("eventhubspout.entitypath");
        String zkEndpointAddress = properties
                .getProperty("zookeeper.connectionstring"); // opt
        int partitionCount = Integer.parseInt(properties
                .getProperty("eventhubspout.partitions.count"));
        int checkpointIntervalInSeconds = Integer.parseInt(properties
                .getProperty("eventhubspout.checkpoint.interval"));
        int receiverCredits = Integer.parseInt(properties
                .getProperty("eventhub.receiver.credits")); // prefetch count
                                                            // (opt)
        System.out.println("Eventhub spout config: ");
        System.out.println("  partition count: " + partitionCount);
        System.out.println("  checkpoint interval: "
                + checkpointIntervalInSeconds);
        System.out.println("  receiver credits: " + receiverCredits);

        spoutConfig = new EventHubSpoutConfig(username, password,
                namespaceName, entityPath, partitionCount, zkEndpointAddress,
                checkpointIntervalInSeconds, receiverCredits);

        // set the number of workers to be the same as partition number.
        // the idea is to have a spout and a logger bolt co-exist in one
        // worker to avoid shuffling messages across workers in storm cluster.
        numWorkers = spoutConfig.getPartitionCount();

        if (args.length > 0) {
            // set topology name so that sample Trident topology can use it as
            // stream name.
            spoutConfig.setTopologyName(args[0]);
        }
    }

    protected StormTopology buildTopology() {
        TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();

        EventHubSpout eventHubSpout = new EventHubSpout(spoutConfig);
        topologyBuilder.setSpout("EventHubsSpout", eventHubSpout,
                spoutConfig.getPartitionCount()).setNumTasks(
                spoutConfig.getPartitionCount());
        topologyBuilder
                .setBolt("LoggerBolt", new LoggerBolt(),
                        spoutConfig.getPartitionCount())
                .localOrShuffleGrouping("EventHubsSpout")
                .setNumTasks(spoutConfig.getPartitionCount());
        return topologyBuilder.createTopology();
    }

    protected void runScenario(String[] args) throws Exception {
        boolean runLocal = true;
        readEHConfig(args);
        StormTopology topology = buildTopology();
        Config config = new Config();
        config.setDebug(false);

        if (runLocal) {
            config.setMaxTaskParallelism(2);
            LocalCluster localCluster = new LocalCluster();
            localCluster.submitTopology("test", config, topology);
            Thread.sleep(5000000);
            localCluster.shutdown();
        } else {
            config.setNumWorkers(numWorkers);
            StormSubmitter.submitTopology(args[0], config, topology);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        LogTopology topology = new LogTopology();
        topology.runScenario(args);
    }
}

    Essa classe cria um novo spout de Hubs de Eventos, usando as propriedades no arquivo de configuração para instanciá-lo. É importante observar que esse exemplo cria tantas tarefas spouts quanto o número de partições no hub de eventos, para usar o paralelismo máximo permitido por esse hub de eventos.

Próximas etapas

Você pode saber mais sobre Hubs de Eventos visitando os links abaixo: