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Reference

1. Storm-starter : https://github.com/apache/storm/tree/master/examples/storm-starter

2. Storm : https://github.com/apache/storm

3. Implementing Real-Time Trending Topics With a Distributed Rolling Count Algorithm in Storm : http://www.michael-noll.com/blog/2013/01/18/implementing-real-time-trending-topics-in-storm/

소개

회사 업무로 Apache Storm(이하 Storm)과 관련된 프로젝트를 완료하고 휴식중에, Storm 기초를 설명할 수 있을만한 예제를 만들어보기 위해서 Storm Starter를 참조하여 간단한 프로젝트를 만들었다.

이 프로젝트는 Twitter Sample Public Status API(https://dev.twitter.com/streaming/reference/get/statuses/sample)를 사용하여 Twitter realtime stream data의 일부를 Input으로 하고, HashTag 정보를 추출한 후 일정 시간 간격(emit frequency)으로 일정 시간 동안(window length)의 일정 갯수(TOP_N)의 Top HashTag를 생성하여 출력하는 프로젝트이다.

Storm-starter project에서 많은 소스코드를 가져 왔으며 Twitter Library는 Twitter4J를 사용한다.

Project source : https://github.com/forcemax/storm_twitter_hashtag

실행하기

0. Prerequisites

Java 1.7 이상, Storm 0.9.5, Maven, Git

(Twitter API를 사용하기 위한 consumerKey, consumerSecret, accessToken, accessTokenSecret을 변경하지 않으면 실행이 안된다.)

1. 소스 가져오기

2. 소스 빌드하기

3. Storm Cluster에 Topology submit

4. Storm UI에서 확인하기

그림. topology 목록

그림. topology 상세 정보

설명

- Rolling Count Algorithm은 Reference 3번 사이트를 참조

- Topology는 다음과 같이 구성되어 있다. Twitter API를 사용하기 위해서는 Twitter에 App 등록을 해야하며, App 등록을 하면 consumerKey, consumerSecret, accessToken, accessTokenSecret 값을 얻을 수 있다. 다음 코드에 해당 값을 넣어서 사용한다.

그림. Topology 구성도

- TwitterSpout은 Twitter4J Library를 사용하며, LinkedBlockingQueue를 사용해서 새로운 Public Status가 있을때 Queue에 저장한다. nextTuple() 호출시에 Queue에서 꺼내서 ExtractHashTagBolt에 넘긴다.

- ExtractHashTagBolt는 받은 Public Status에서 HashTag만 뽑아내서, RollingCountBolt로 넘긴다. HashTag의 갯수 만큼 emit이 발생한다.

- RollingCountBolt는 생성할 때 인자로 받은 window length와 emit frequency 값을 바탕으로, emit frequency마다 window length에 속하는 데이터에서 word별 count를 계산해서 IntermediateRankingsBolt로 넘긴다. 이때, emit frequency마다 emit을 하기 위해서 TickTuple을 사용하는데, TickTuple은 Storm 0.8에 새로 들어간 기능이며 Component(Spout, Bolt)내에서 일정 주기 마다 Tuple을 발생시키는 기능이다.

- IntermediateRankingsBolt와 TotalRankingsBolt는 생성할때 인자로 topN, emit frequency를 받으며, 입력된 word별 count를 바탕으로 상위 topN개의 word와 count를 뽑아내고 emit frequency 마다 emit한다. IntermediateRankingsBolt는 parallelism hint를 크게 주어 map-reduce 구조에서 map의 역할을 하고, TotalRankingsBolt는 parallelism hint를 1로 주고 reduce의 역할을 한다. emit frequency마다 emit을 하기 위해서 RollingCountBolt와 마찬가지로 TickTuple을 사용한다.

- 마지막으로 PrinterBolt는 TotalRankingsBolt에서 emit한 Tuple을 출력하기 위해서 사용하며 특별한 기능은 없다.

이 프로젝트는 Storm의 Spout(nextTuple과 open), Bolt(execute, prepare)와 Topology wiring에 대한 이해만 있다면 코드를 보는데 아무 무리가 없을 정도로 간단한 예제이다. 그러나 외부 서비스(Twitter)과의 연계를 통한 Spout 구성, Atomic하게 역할을 분리한 Bolt, parallelism hint를 조절하여 성능을 향상시키는 방법을 확인해 보기에 알맞은 예제이다.

Twitter Sample Public Status API는 10분에 20000 statuses 정도의 데이터밖에 제공하지 않으므로, 한대의 Storm에서 처리하기에 충분하다.

초보자가 알아보기 쉽게 코드가 구성되어 있으니, Storm을 이용하여 realtime CEP 엔진을 공부하려는 분들에게 많은 도움이 되었으면 한다.

posted by forcemax