前面说过了Storm的测试项目，那么此时我们更想自己写一个小项目来练练手，首先我们自己的Windows系统上首先应该安装好maven，然后启动Eclipse for JavaEE版本，接下来开始建立项目并开发
注意，在开发过程中，无论是Windows还是Linux都要完全关闭防火墙，避免网络的问题
单击”File”->”New”->”Maven Project”
接下来的界面默认即可，单击Next
下一步，继续单击Next即可
然后，在Group Id输入：org.apache.storm 在Artifact Id输入：firststorm 这里可以自己定义，在Version中输入版本号：0.9.6，这里其实默认0.1.0没有问题，这个和storm的版本号没有任何关系，这里是我们项目的版本号，因为只是测试，输入0.9.6是为了更简单；Package包名会自动根据输入生成，我们默认即可，然后单击Finish，稍等右下角滚动条滚动完毕，一个基本的Maven项目就建立成功了，具体结构和上一个测试案例相同，这时在包org.apache.storm.firststorm下有一个默认的类App.java，由Maven自动生成，这个可以忽略，也可以删除
然后打开项目根目录下的pom.xml文件，这个就是构建项目的配置文件，我们在dependencies标签之间，添加一个节点，代码如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-core</artifactId>
<version>0.9.6</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
加入位置如下图所示，其他的不用动即可
最终pom.xml的代码如下：
<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>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>firststorm</artifactId>
<version>0.9.6</version>
<packaging>jar</packaging>
<name>firststorm</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>3.8.1</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-core</artifactId>
<version>0.9.6</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
更简单的方法我们可以直接复制上一个案例中的pom.xml文件直接使用，现在我们保存pom.xml文件，保存的时候maven会自动下载相关依赖并放到Maven Dependencies下，这些jar包可以点击下拉查看，并且会自动添加到项目classpath中，作为编译使用，等jar包全部下载完毕，现在开始编写具体的计算逻辑了，在这个项目中我们把所有的类都建立在包org.apache.storm.firststorm下
首先建立RandomSpout类作为数据源，并且继承于父类BaseRichSpout，确定后可以看到系统自动补全3个方法：nextTuple,open和declareOutputFields
我们现在就需要重写这3个方法，open方法是数据源的初始化，nextTuple的作用是把Tuple发送至下游，declareOutputFields用来定义输出字段，下面我们手动分配一个数组，并且随机取里面的元素，代码如下：
package org.apache.storm.firststorm;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
public class RandomSpout extends BaseRichSpout {
private SpoutOutputCollector collector;
private static String[] words = {"Hadoop","Storm","Apache","Linux","Nginx","Tomcat","Spark"};
public void nextTuple() {
String word = words[new Random().nextInt(words.length)];
collector.emit(new Values(word));
}
public void open(Map arg0, TopologyContext arg1, SpoutOutputCollector arg2) {
this.collector = arg2;
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer arg0) {
arg0.declare(new Fields("randomstring"));
}
}
代码很简单，肯定可以看懂，然后新建一个类SenqueceBolt，继承于BaseBasicBolt类，并且重写方法execute和declareOutputFields，这个类就是用于执行具体的作业，准确的说是execute方法用来执行相关的计算，这里只是简单的输出，代码如下：
package org.apache.storm.firststorm;
import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
public class SenqueceBolt extends BaseBasicBolt {
public void execute(Tuple arg0, BasicOutputCollector arg1) {
String word = (String) arg0.getValue(0);
String out = "Hello " + word + "!";
System.out.println(out);
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer arg0) {
}
}
最后建立一个类FirstStorm，这个类是主类，在main方法中定义Topology，并且综合设置Spout和Bolt，从而调用其中的方法，这里流式计算时间设置为30s，代码如下：
package org.apache.storm.firststorm;
import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.StormSubmitter;
import backtype.storm.generated.AlreadyAliveException;
import backtype.storm.generated.InvalidTopologyException;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
import backtype.storm.utils.Utils;
public class FirstStorm {
public static void main(String[] args) {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("spout", new RandomSpout());
builder.setBolt("bolt", new SenqueceBolt()).shuffleGrouping("spout");
Config conf = new Config();
conf.setDebug(false);
if(args != null && args.length > 0) {
conf.setNumWorkers(3);
try {
StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());
} catch (AlreadyAliveException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (InvalidTopologyException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
} else {
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("firststorm", conf, builder.createTopology());
Utils.sleep(30000);
cluster.killTopology("firststorm");
cluster.shutdown();
}
}
}
到这里一个简单的storm项目就开发完毕了，然后可以用本地模式运行，跑起来之后某一时刻输出结果如下：
接下来我们将这个项目放到Storm服务器集群中运行，这里不要把Storm的jar包加进来，因为运行的时候，Storm环境会自动加载并协调集群运行，方法有很多，可以使用插件上传，也可以使用本地Storm客户端配置一下numbus.host进行提交，也可以在服务器节点上执行，执行后nimbus会得到任务并分发给各个supervisor去执行，首先我们应该将项目打包，右击项目，选择Export
然后导出类型选择Java下的JAR file，点击Next
然后单击Brower确定输出位置和文件名或者直接在输入框输入jar包的名称，然后单击Finish完成打包
打包之后我们可以在输出位置看见一个jar文件
然后我们将这个文件上传到服务器，这里上传到了storm安装目录下，然后这个时候在主节点storm安装目录下执行： bin/storm nimbus & 在从节点目录下分别执行 bin/storm supervisor & 启动整个集群的storm服务，也可以执行 bin/storm ui & 启动UI管理界面更直观的看到执行结果，当然对于单机环境启动或者不启动storm服务都可以，这个时候，执行下面命令运行本次项目的程序：
bin/storm jar firststorm.jar org.apache.storm.firststorm.FirstStorm
这里就是调用了FirstStorm类中的main方法，如果程序中对参数进行了处理，后面还可以跟上参数，回车确认执行之后，系统会进行初始化集群的工作，几秒后任务开始执行，执行过程中某一时刻的滚动输出如下：
到这里，第一个Storm入门项目的开发和测试运行都完毕了，更复杂的计算逻辑模式也基本相同，主要就是Maven项目中出现了更复杂的模块和调用，整个运行的流程其实都是差不多的，现在就算步入Storm流式计算的殿堂的大门了，接下来的精彩还需要慢慢体会