上1篇和大家1起宏观上学习了Samza平台的架构，重点讲了1下数据缓冲层和资源管理层，剩下的1块很重要的SamzaAPI层本节作为重点为大家展开介绍。
当你使用Samza来实现1个数据流处理逻辑时，你必须实现1个叫StreamTask的接口，以下所示：
public class MyTaskClass implements StreamTask {
public void process(IncomingMessageEnvelope envelope,
MessageCollector collector,
TaskCoordinator coordinator) {
// process message
}
}
当你运行你的job时，Samza将为你的class创建1些实例（可能在多台机器上）。这些任务实例会处理输入流里的消息。
在你的job的配置中你能告知Samza你想消费哪条数据流。举1个较为完全的例子（大家也能够参看http://samza.incubator.apache.org/learn/documentation/0.7.0/jobs/configuration.html
）：
# This is the class above, which Samza will instantiate when the job is run
task.class=com.example.samza.MyTaskClass
# Define a system called "kafka" (you can give it any name, and you can define
# multiple systems if you want to process messages from different sources)
systems.kafka.samza.factory=org.apache.samza.system.kafka.KafkaSystemFactory
# The job consumes a topic called "PageViewEvent" from the "kafka" system
task.inputs=kafka.PageViewEvent
# Define a serializer/deserializer called "json" which parses JSON messages
serializers.registry.json.class=org.apache.samza.serializers.JsonSerdeFactory
# Use the "json" serializer for messages in the "PageViewEvent" topic
systems.kafka.streams.PageViewEvent.samza.msg.serde=json
对Samza从任务的输入流利接收的每条消息，处理逻辑都会被调用。它主要包括3个重要的信息：消息、关键词key和消息来自的数据流：
/** Every message that is delivered to a StreamTask is wrapped
* in an IncomingMessageEnvelope, which contains metadata about
* the origin of the message. */
public class IncomingMessageEnvelope {
/** A deserialized message. */
Object getMessage() { ... }
/** A deserialized key. */
Object getKey() { ... }
/** The stream and partition that this message came from. */
SystemStreamPartition getSystemStreamPartition() { ... }
}
注意键和值都要被声明为对象，并且需要转化为正确的类型。如果你不配置1个serializer/deserializer，它们就会成为典型的java字节数组。1个deserializer能够转化这些字节到其他任意类型，举个例子来讲j1个son deserializer能够将字节数组转化为Map、List和字符串对象。
SystemStreamPartition()这个方法会返回1个SystemStreamPartition对象，它会告知你消息是从哪里来的。它由以下3部份组成：
1. The system：系统的名字来源于消息，就在你job的配置里定义。你可以有多个用于输入和输出的不同名字的系统；
2. The stream name： 在原系统里数据流（话题、队列）的名字。一样也是在job的配置里定义；
3. The partition： 1条数据流通常会被划分到多个分区，并且每个分区会被Samza安排1个StreamTask实例；
API看起来像是这样的：
/** A triple of system name, stream name and partition. */
public class SystemStreamPartition extends SystemStream {
/** The name of the system which provides this stream. It is
defined in the Samza job's configuration. */
public String getSystem() { ... }
/** The name of the stream/topic/queue within the system. */
public String getStream() { ... }
/** The partition within the stream. */
public Partition getPartition() { ... }
}
在上面这个job的配置例子里可以看到，这个系统名字叫“Kafka”，数据流的名字叫“PageViewEvent”。（kafka这个名字不是特定的――你能给你的系统取任何你想要的名字）。如果你有1些输入流向导入你的StreamTask，你能够使用SystemStreamPartition去决定你接遭到哪1类消息。
如何发送消息呢？如果你看1下StreamTask里的process()方法，你将看到你有1个MessageCollector接口。
/** When a task wishes to send a message, it uses this interface. */
public interface MessageCollector {
void send(OutgoingMessageEnvelope envelope);
}
为了发送1个消息， 你会创建1个OutgoingMessageEnvelop对象并且把它传递给消息搜集器。它最少会肯定你想要发送的消息、系统和数据流名字再发送出去。你也能够肯定分区的key和另外一些参数。具体可以参考javadoc（http://samza.incubator.apache.org/learn/documentation/0.7.0/api/javadocs/org/apache/samza/system/OutgoingMessageEnvelope.html）。
注意事项：
请只在process()方法里使用MessageCollector对象。如果你保持住1个MessageCollector实例并且以后再次使用它，你的消息可能会毛病地发送出去。举1个例子，这儿有1个简单的任务，它把每一个输入的消息拆成单词，并且发送每个单词作为1个消息：
public class SplitStringIntoWords implements StreamTask {
// Send outgoing messages to a stream called "words"
// in the "kafka" system.
private final SystemStream OUTPUT_STREAM =
new SystemStream("kafka", "words");
public void process(IncomingMessageEnvelope envelope,
MessageCollector collector,
TaskCoordinator coordinator) {
String message = (String) envelope.getMessage();
for (String word : message.split(" ")) {
// Use the word as the key, and 1 as the value.
// A second task can add the 1's to get the word count.
collector.send(new OutgoingMessageEnvelope(OUTPUT_STREAM, word, 1));
}
}
}
Samza的API的概要介绍就到这里吧，很多细节的API可以参看javadoc文档，这也是官网下1节的内容，由于篇幅有限，大家可以自己针对性的去深入了解了解就能够了。下1篇会讲1下之前在架构篇里屡次提到的SamzaContainer。