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快速入门：使用 Apache Storm 从事件中心接收事件

项目
06/01/2023

Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，它简化了对未绑定的数据流进行可靠处理的过程。本节演示如何使用 Azure 事件中心 Storm Spout 从事件中心接收事件。使用 Apache Storm，可以在承载于不同节点的多个进程间拆分事件。事件中心与 Storm 集成后，通过使用风暴的 Zookeeper 安装以透明方式对事件使用进度执行检查点操作、管理持久检查点以及从事件中心并行接收，简化了事件使用。

有关事件中心接收模式的详细信息，请参阅事件中心概述。

先决条件

在开始学习本快速入门之前，请创建事件中心命名空间和事件中心。使用 Azure 门户创建事件中心类型的命名空间，并获取应用程序与事件中心进行通信所需的管理凭据。要创建命名空间和事件中心，请按照此文中的步骤操作。

创建项目并添加代码

使用以下命令将程序包安装到本地 Maven 存储中。这样，在后面的步骤中，便可以在 Storm 项目中将它添加为引用。

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

在 Eclipse 中创建一个新的 Maven 项目（依次单击“文件”、“新建”、“项目”）。
选择“使用默认工作区位置”，并单击“下一步”
选择“maven-archetype-quickstart”原型，并单击“下一步”
插入 GroupId 和 ArtifactId，并单击“完成”

在 pom.xml 中的 <dependency> 节点内添加以下依赖项。

<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>

在 src 文件夹中，创建一个名为 Config.properties 的文件，并复制以下内容，替换值 receive rule key 和 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

eventhub.receiver.credits 的值决定在将事件发布到 Storm 管道之前先进行批处理的事件的数量。为了简单起见，本示例将此值设置为 10。在生产中，通常应将它设置为较高的值，例如 1024。 1 . 使用以下代码创建名为 LoggerBolt 的新类：

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
    }

}

此 Storm 螺栓记录接收到的事件的内容。在存储服务中，它可以轻松扩展为存储元组。使用事件中心的 HDInsight Storm 示例使用此同一方法将数据存储到 Azure 存储和 Power BI。

使用以下代码创建一个名为 LogTopology 的类：

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);
    }
}

此类创建一个新的事件中心喷管，并使用配置文件中的属性对它进行实例化。请务必注意，此示例创建 Spout 的数量与事件中心内分区的数量相同，以便使用该事件中心允许的最大并行度。

后续步骤

访问以下链接可以了解有关事件中心的详细信息：

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