1. 概述

Kafka、Storm 和 HBase 是三个流行的大数据处理技术。Kafka 是一个分布式流处理平台，用于高吞吐量的数据流的发布和订阅。Storm 是一个实时流处理框架，用于处理实时数据流。HBase 是一个分布式的列存储数据库，适用于快速随机读写大规模数据。

2. 架构设计

为了实现 WordCount，可以将整个流程分为三个步骤：

  1. 数据生产：使用 Kafka 作为数据生产者，产生要进行 WordCount 的数据流。
  2. 数据处理：使用 Storm 建立拓扑结构，对数据流进行处理和分词。
  3. 结果存储：将分词结果存储到 HBase 中，进行统计和查询。

3. 实现过程

下面是详细的实现步骤：

3.1 数据生产

使用 Kafka 作为数据生产者，创建一个 Kafka 主题，并启动生产者向主题发送数据。

// 创建 Kafka 生产者
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(properties);

// 发送数据
producer.send(new ProducerRecord(topic, data));

3.2 数据处理

使用 Storm 建立拓扑结构，对数据流进行处理和分词。创建 Spout 作为数据流入口，创建 Bolt 作为数据处理逻辑。

// 创建 TopologyBuilder
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

// 设置 Spout
builder.setSpout("kafka-spout", new KafkaSpout(kafkaConfig));

// 设置 Bolt
builder.setBolt("word-count-bolt", new WordCountBolt())
       .shuffleGrouping("kafka-spout");

// 创建和提交拓扑
StormTopology topology = builder.createTopology();
StormSubmitter.submitTopology("word-count-topology", config, topology);

3.3 结果存储

将分词结果存储到 HBase 中，进行统计和查询。创建 HBase 表结构，并在 Bolt 中将统计结果写入 HBase。

// 连接 HBase
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);

// 创建表
Admin admin = connection.getAdmin();
HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("word_count_table"));
tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("count"));
admin.createTable(tableDescriptor);

// 在 Bolt 中将统计结果写入 HBase
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("word_count_table"));
for (Map.Entry<String, Integer> entry : wordCountMap.entrySet()) {
    Put put = new Put(Bytes.toBytes(entry.getKey()));
    put.addColumn(Bytes.toBytes("count"), Bytes.toBytes("result"), Bytes.toBytes(entry.getValue()));
    table.put(put);
}

// 关闭连接
table.close();
connection.close();

以上就是使用 Kafka、Storm 和 HBase 实现 WordCount 的基本流程和步骤。通过将 Kafka 作为数据生产者，Storm 进行数据处理，最后将结果存储到 HBase 中，可以方便地进行实时的词频统计和查询。