环境:

  1、kafka+zookeeper

  2、window平台

  3、eclipse

设置:

1、kafka和zookeeper安装,另一篇有介绍(https://www.cnblogs.com/51python/p/10870258.html

2、eclipse代码(建立maven工程)

  pom.xml

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>hadoop</groupId>
<artifactId>eclipseandmaven</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging> <name>eclipseandmaven</name>
<url>http://maven.apache.org</url> <properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties>
<dependencies> <dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-kafka-client</artifactId>
<version>1.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.10.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-core</artifactId>
<version>1.1.1</version>
<!-- 本地测试注释集群运行打开 -->
<!-- <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>3.8.1</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>

  主函数

import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.StormSubmitter;
import org.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpout;
import org.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpoutConfig;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder; public class MainTopology {
public static void main(String[] args) throws Exception {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
KafkaSpoutConfig.Builder<String, String> kafkaBuilder = KafkaSpoutConfig.builder("127.0.0.1:9092", "test0811");
// .builder("127.0.0.1:9092,node-2:9092,node-3:9092", "test0811");
// 设置kafka属于哪个组
kafkaBuilder.setGroupId("testgroup");
// 创建kafkaspoutConfig
KafkaSpoutConfig<String, String> build = kafkaBuilder.build();
// 通过kafkaspoutConfig获得kafkaspout
KafkaSpout<String, String> kafkaSpout = new KafkaSpout<String, String>(build);
// 设置5个线程接收数据
builder.setSpout("kafkaSpout", kafkaSpout, 5);
// 设置2个线程处理数据
builder.setBolt("printBolt", new PrintBolt(), 2).localOrShuffleGrouping("kafkaSpout");
Config config = new Config();
if (args.length > 0) {
// 集群提交模式
config.setDebug(false);
StormSubmitter.submitTopology(args[0], config, builder.createTopology());
} else {
// 本地测试模式
config.setDebug(true);
// 设置2个进程
config.setNumWorkers(2);
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("kafkaSpout", config, builder.createTopology());
}
}
}

 storm输出

import org.apache.storm.topology.BasicOutputCollector;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.base.BaseBasicBolt;
import org.apache.storm.tuple.Tuple; public class PrintBolt extends BaseBasicBolt {
/**
* execute会被storm一直调用
*
* @param tuple
* @param basicOutputCollector
*/
public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector basicOutputCollector) {
// 为了便于查看消息用err标红
System.err.println(tuple.getValue(4));
System.err.println(tuple.getValues());
} public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) { }
}

3、运行

  1)启动zookeeper

zkserver

  2)启动kafka服务(在D:\bigdata\kafka_2.11-0.9.0.1安装目录打开cmd)

.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties  

  3)创建主题(在D:\bigdata\kafka_2.11-0.9.0.1\bin\windows安装目录打开cmd)

kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test0811

  4)创建生产者(在D:\bigdata\kafka_2.11-0.9.0.1\bin\windows安装目录打开cmd)

kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic test0811 

  5)启动主函数

  运行eclipse主函数

结果:

  在4中的cmd窗口输入字符串,会在eclipse中收到。

这是单机版,后面会做多机通信,敬请期待!

参考:https://blog.csdn.net/qq_41455420/article/details/79385566

kafka+storm 单机运行的更多相关文章

  1. storm单机运行与集群运行问题

    使用trident接口时,storm读取kafka数据会将kafka消费记录保存起来,将消费记录的位置保存在tridentTopology.newStream()的第一个参数里, 如果设置成从头开始消 ...

  2. storm单机运行报错 ERROR backtype.storm.daemon.executor -

    单机本地运行storm报错: 错误如下: java.lang.NullPointerException: null at test2.Spot2.nextTuple(Spot2.java:) ~[cl ...

  3. flume+kafka+storm单机部署

    flume-1.6.0 kafka0.9.0.0 storm0.9.6 一.部署flume 1.解压 tar -xzvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz -C ../app ...

  4. 简单测试flume+kafka+storm的集成

    集成 Flume/kafka/storm 是为了收集日志文件而引入的方法,最终将日志转到storm中进行分析.storm的分析方法见后面文章,这里只讨论集成方法. 以下为具体步骤及测试方法: 1.分别 ...

  5. storm单机环境部署

    前面说过storm集群的部署,这篇主要介绍storm单机环境部署,其实他们之间很类似,就是将之前配置文件中所有的集群条目改成本机的地址即可,部署之前应该按前面solr和zookeeper单机环境部署那 ...

  6. Kafka+Storm+HDFS整合实践

    在基于Hadoop平台的很多应用场景中,我们需要对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析,但是对于实时的需求Hive就不合适了.实时应用场景可以使用Storm,它是一 ...

  7. Flume-ng+Kafka+storm的学习笔记

    Flume-ng Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume的文档可以看http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html ...

  8. Zookeeper+Kafka+Storm+HDFS实践

    Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Hadoop一般用在离线的分析计算中,而storm区别于hadoop,用在实时的流式计算中,被广泛用来 ...

  9. [转载] Kafka+Storm+HDFS整合实践

    转载自http://www.tuicool.com/articles/NzyqAn 在基于Hadoop平台的很多应用场景中,我们需要对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统 ...

随机推荐

  1. 省市区县的sql语句——省

    /*SQLyog v10.2 MySQL - 5.5.48 : Database - 省市县****************************************************** ...

  2. Deutsch lernen (13)

    1.  die Sicherheit, -en  安全(性) Was ist Ihnen wichtiger: Freiheit oder Sicherheit? Wie ist es mit der ...

  3. [iOS Reverse]logify日志追踪,锁定注入口-控制台查看

    前言 logify是theos的一个组件,路径是: /opt/theos/bin/logify.pl 我们还是以微信红包为例子,根据[iOS Hacking]运行时分析cycript得到的入口文件: ...

  4. js 获取属性名称,再根据这个属性名获取值

    if (result.success) { var obj = JSON.parse(result.data); var sltObj = document.getElementById(" ...

  5. 想要远程服务器长时间挂机不断开ssh连接的技巧

    使用top命令挂着就好了,top命令执行的“查看系统进程和资源占用”的任务会一直输出动态的数据,一直有数据传输就不会因为长时间挂机而断开ssh链接了,尤其针对于海外服务器,因为高延迟经常出现挂机久了自 ...

  6. 填坑...P1546 最短网络 Agri-Net

    P1546 最短网络 Agri-Net 难度普及/提高- 时空限制1s / 128MB 题目背景 农民约翰被选为他们镇的镇长!他其中一个竞选承诺就是在镇上建立起互联网,并连接到所有的农场.当然,他需要 ...

  7. 企业版 Linux 附加软件包(EPEL)

    企业版 Linux 附加软件包(以下简称 EPEL)是一个由特别兴趣小组创建.维护并管理的,针对 红帽企业版 Linux(RHEL)及其衍生发行版(比如 CentOS.Scientific Linux ...

  8. Extensions for Spatial Data

    http://dev.mysql.com/worklog/task/?spm=5176.100239.blogcont4270.8.j3asa7&id=6609 前文: 这两天因为项目原因看了 ...

  9. HDU 4617

    题目多读几次就明白了.主要是求异面直线的距离,然后用距离和两圆半径之和作比较. 空间直线的距离d=|AB*n| / |n| (AB表示异面直线任意2点的连线,n表示法向量,法向量为两条异面直线方向向量 ...

  10. POJ 3608

    1.计算P上y坐标值最小的顶点(称为 yminP )和Q上y坐标值最大的顶点(称为 ymaxQ). 2.为多边形在 yminP 和 ymaxQ 处构造两条切线 LP 和 LQ 使得他们对应的多边形位于 ...