Storm框架原本是设计用来做互联网短文本处理和一些统计工作的，是一种分布式流式计算框架。在一些场合，特别是在已经用了Storm架构以后，发现又想用EPL语句，Storm和类SQL语言EPL结合也不失为一种方案。对在线规则修改、窗口数据可靠性要求高的地方还有用专用的CEP集群方案、Hot-Hot HA等方案可供选择，不过这些不是本文的重点。本文的重点就是让Storm插上EPL的翅膀，轻松解决一些实际项目中的拦路虎。

1.示例操作步骤

前3步是安装Storm（或jStorm），已经安装了Storm（或jStorm）的读者可以跳过，直接到第4步。

（1）下载安装jdk

（2）下载安装 zookeeper,启动zookeeper

exportZOOKEEPER_HOME="/path/to/zookeeper"
exportPATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
cp/usr/local/zookeeper/conf/zoo_sample.cfg /usr/local/zookeeper/conf/zoo.cfg

zkServer.sh start

（3）下载storm,

http://mirrors.hust.edu.cn/apache/storm/apache-storm-0.9.4/apache-storm-0.9.4.zip

解压到linux服务器相应位置，也可以下载其它版本。

（4）EPL引擎配置目录，

下载 Storm-EPL-Example 压缩包，解压是一个Eclipse工程

cep_home目录拷贝到storm的目录中，如apache-storm-0.9.4/cep_home。这个目录也可以自定义，需修改EPLExampleTopology.java代码中的cep_home变量的值。

lib/sodbasecep/目录下jar文件拷贝到storm的lib目录下

dist目录下的cep-application-storm-example.jar拷贝到storm的examples目录下

注：使用jStorm的读者，配置方法和Storm一致，本系列文章中在Storm上运行EPL的示例可以同时在Storm和jStorm上运行。

（5）启动storm

# bin/storm nimbus &

# bin/stormsupervisor &

（6）运行Topology

运行命令启动topology

 bin/storm jar examples/cep-application-storm-example.jar com.sodbase.integration.storm.EPLExampleTopology

（7）输出结果（本示例的功能是IT系统监控中的分析函数调用响应时间，是否超时）

2. 工作原理

Storm中使用SQL,较为简便的方法就是使用EPLBolt。这种类型的一个Bolt就代表着一个SQL(EPL)语句，有时也能代表多个SQL语句。

2.1 EPL建模

首先，建议大家用Studio建模，建模后导出为XML文件，能大大提高建模速度。本例的EPL XML文件在files目录下的calltimeout.xml

EPL的输入流名称使用com.sodbase.inputadaptor.StubInputAdaptor进行声明，从而在EPL中可以使用。

EPL的输出流使用com.sodbase.outputadaptor.storm.SodbaseCepStormOutputAdaptor适配器

    <outputAdaptors>
        <isOutputAsSelection>true</isOutputAsSelection>
        <outputAdaptorClassName>com.sodbase.outputadaptor.storm.SodbaseCepStormOutputAdaptor</outputAdaptorClassName>
        <isExternal>false</isExternal>
        <queryName>calltimeoutnotification</queryName>
    </outputAdaptors>

查询响应时间的语句

CREATE QUERY callnottimeout 
SELECT T2._start_time_-T1._start_time_ AS responsetime, T1.callerid AS functionname ,'false' AS timeout 
FROM T1:callstream,T2:callstream 
PATTERN T1&T2 
WHERE T1.callerid=T2.callerid  AND T1.eventtype ='start' AND T2.eventtype ='end' 
WITHIN 1000

查询超时的语句

CREATE QUERY calltimeoutnotification 
SELECT '-1' AS responsetime, T1.callerid AS functionname,'true' AS timeout 
FROM T1:callstream,T2:callstream,T3:calltimeoutevent 
PATTERN T1;!T2;T3  
WHERE T3._end_time_-T1._end_time_=1000 AND T2.callerid=T3.callerid AND T1.eventtype='start' 
WITHIN 1000

下面语句加一个延时输出就可以形成超时timer用在上面的T3:calltiimeoutevent，

CREATE QUERY calltimeout 
SELECT 'timer' AS type,T1.time AS time,T1.callerid  AS callerid 
FROM T1:callstream 
PATTERN T1 WHERE T1.eventtype ='start' 
WITHIN 0

<outputAdaptors>
    <isOutputAsSelection>true</isOutputAsSelection>
    <outputAdaptorClassName>com.sodbase.outputadaptor.timer.FixedDelayTimerOutputAdaptor</outputAdaptorClassName>
    <adaptorParams>calltimeoutevent</adaptorParams>
    <adaptorParams>1000</adaptorParams>
    <isExternal>false</isExternal>
    <queryName>calltimeout</queryName>
</outputAdaptors>

将EPL引擎的处理结果传到EPLBolt的下一个bolt中。

2.在storm中使用EPL模型

（1）将EPL需要的包拷贝到storm的lib目录下，再启动nimbus和supervisor

sodbase-cep-engine.jar  sodbase-dataadaptor-storm.jar  sodbase-dataadaptor-timer.jar  sodbase-studio.jar  xalan-2.7.1.jar  xercesImpl-2.9.1.jar  xml-apis-1.3.04.jar

（2）在storm目录下建一个目录cep_home,存放EPL引擎的配置文件和日志。把configuration文件夹、logging.properties放到cep_home下面。cep_home的路径可以自定义，和下面EPLExampleTopology 代码中一致即可。

（3）EPL XML模型文件放到放到cep_home/files目录下，位置也可自定义，要和下面EPLExampleTopology 代码中一致。

（4）编写Topology应用EPLExampleTopology，代码如下

public class EPLExampleTopology {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

    builder.setSpout("event", new RandomEventSpout(), 1);
    //TODO: to specify stream name that EPL uses, and the output fields
    Fields outputFields = new Fields("functionname","responsetime","timeout");
    String cep_home="/user/apache-storm-0.9.4/cep_home";
    String cepmodelfile="/user/apache-storm-0.9.4/cep_home/files/calltimeout.xml";
    builder.setBolt("EPL", new EPLBolt("callstream",outputFields,cep_home,cepmodelfile), 1).shuffleGrouping("event");
    builder.setBolt("print1", new PrintBolt(), 1).shuffleGrouping("EPL");

    Config conf = new Config();
    conf.setDebug(false);

    if (args != null && args.length > 0) {
      conf.setNumWorkers(3);

      StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());
    }
    else {

      LocalCluster cluster = new LocalCluster();
      cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());
      Utils.sleep(10000);
      cluster.killTopology("test");
      cluster.shutdown();
    }
  }
}

builder.setBolt("EPL", new EPLBolt("callstream",outputFields,cep_home,cepmodelfile), 1).shuffleGrouping("event");

表示将"event" Spout的输出，接到EPL引擎的streamname "callstream"，输出outputFieds。用了EPLBolt专门处理EPL语句，构造函数有4个参数

streamname:与EPL模型中StubInputAdaptor的名称对应

outputFields:Bolt的输出字段，应与EPL模型中SELECT语句一致

cep_home:EPL引擎配置文件和日志文件目录

cepmodelfile:EPL XML模型文件的路径

（5）EPLExampleTopology的RandomEventSpout和PrintBolt

RandomEventSpout提供调用开始结束事件模拟数据的spout

public class RandomEventSpout extends BaseRichSpout {
  SpoutOutputCollector _collector;
  Random _rand;
  @Override
  public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
    _collector = collector;
    _rand = new Random();
  }

  @Override
  public void nextTuple() {
    
    int functionid=_rand.nextInt(10000);
    String a = "function-"+functionid;
    String b = "start";    
    _collector.emit(new Values(a,b));
    Utils.sleep(500);
    if(functionid%2==0)
    {    	
        b = "end";    
        _collector.emit(new Values(a,b));
    }
  }

  @Override
  public void ack(Object id) {
  }

  @Override
  public void fail(Object id) {
  }

  @Override
  public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
    declarer.declare(new Fields("callerid","eventtype"));
  }

}

PrintBolt作用是屏幕打印输出

public  class PrintBolt extends BaseRichBolt {
    OutputCollector _collector;  
    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        _collector = collector;
    }
    public void execute(Tuple tuple) {
    	Fields fields = tuple.getFields();
    	for(String field:fields)
    		System.out.print(field+": "+tuple.getValueByField(field));
    	System.out.println();	      
    	_collector.ack(tuple);
    }
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
    }
  }

（6）将Topology打包成jar,在storm中测试运行。

本文示例的功能是监控系统中监测服务调用或系统调用的响应时间，是否超时。

参考：

SODBASE CEP学习（四）续：类SQL语言EPL与Storm集成-滑动窗口

SODBASE CEP学习（四）续：类SQL语言EPL与Storm或jStorm集成-使用分布式缓存

SODBASE CEP学习进阶篇（七）：SODBASE CEP与Spark streaming集成

SODBASE CEP学习进阶篇（七）续：SODBASE CEP与Spark streaming集成-规则管理

本文的示例也可以到http://www.sodbase.com/page/service/product.php下载最新版软件。

SODBASE CEP用于轻松、高效实施数据监测、监控类、交易类、日志分析类项目。EPL语法见SODSQL写法与示例。图形化建模请使用SODBASE Studio。

SODBASE CEP学习（四）：类SQL语言EPL与Storm或jStorm集成

1.示例操作步骤

2. 工作原理

2.1 EPL建模

2.在storm中使用EPL模型

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