Delen via


Quickstart: Gebeurtenissen ontvangen van Event Hubs met behulp van Apache Storm

Apache Storm is een gedistribueerd realtime berekeningssysteem dat betrouwbare verwerking van niet-gebonden gegevensstromen vereenvoudigt. In deze sectie wordt beschreven hoe u een Azure Event Hubs Storm-spout gebruikt voor het ontvangen van gebeurtenissen van Event Hubs. Met Apache Storm kunt u gebeurtenissen splitsen over meerdere processen die worden gehost in verschillende knooppunten. De Event Hubs-integratie met Storm vereenvoudigt het verbruik van gebeurtenissen door de voortgang met behulp van de Zookeeper-installatie van Storm transparant te controleren, zodat u permanente controlepunten en parallelle ontvangsten van Event Hubs kunt beheren.

Zie Overzicht van Event Hubs voor meer informatie over Event Hubs-ontvangstpatronen.

Vereisten

Voordat u met de quickstart begint, maakt u een Event Hubs-naamruimte en een Event Hub. Gebruik de Azure-portal om een naamruimte van het type Event Hubs te maken en de beheerreferenties te verkrijgen die de toepassing nodig heeft om met de Event Hub te communiceren. Volg de procedure in dit artikel om een naamruimte en een Event Hub te maken.

Project maken en code toevoegen

  1. Gebruik de volgende opdracht om het pakket te installeren in het lokale Maven-archief. Zo kunt u dit in een latere stap toevoegen als een referentie in het Storm-project.

    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. Maak in Eclipse een nieuw Maven-project (klik op Bestand, Nieuw en Project).

    Bestand -> Nieuw -> Project

  3. Selecteer Standaardlocatie van werkruimte gebruiken en klik vervolgens op Volgende

  4. Selecteer het archetype maven-archetype-quickstart en klik op Volgende

  5. Voeg een GroupId en ArtifactId in en klik op Voltooien

  6. Voeg in pom.xmlde volgende afhankelijkheden toe aan het <dependency>-knooppunt.

    <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. Maak in de map src een bestand met de naam Config.properties en kopieer de volgende inhoud, die de waarden receive rule key en event hub name vervangt:

    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
    

    De waarde voor eventhub.receiver.credits bepaalt hoeveel gebeurtenissen worden verzameld voordat ze worden vrijgegeven in de Storm-pijplijn. In dit voorbeeld wordt deze waarde ingesteld op 10, om het eenvoudig te houden. In productie moet deze waarde doorgaans hoger worden ingesteld, zoals 1024. 1 . Maak een nieuwe klasse met de naam LoggerBolt met behulp van de volgende code:

    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
        }
    
    }
    

    Deze Storm-bolt legt de inhoud van de ontvangen gebeurtenissen vast. Dit kan eenvoudig worden uitgebreid om tuples op te slaan in een opslagservice. Het HDInsight Storm met Event Hub-voorbeeld gebruikt dezelfde benadering om gegevens op te slaan in Azure Storage en Power BI.

  8. Maak een klasse met de naam LogTopology met de volgende code:

    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);
        }
    }
    

    Met deze klasse wordt een nieuwe Event Hubs-spout gemaakt, waarbij de eigenschappen in het configuratiebestand worden gebruikt om het object te instantiƫren. Het is belangrijk te weten dat in dit voorbeeld zoveel spouts-taken worden gemaakt als het aantal partities in de Event Hub, om het maximale parallellisme te gebruiken dat door die Event Hub is toegestaan.

Volgende stappen

U kunt meer informatie over Event Hubs vinden via de volgende koppelingen: