Storm在Java大数据处理中的作用-java教程-PHP中文网

Storm在Java大数据处理中的作用

WBOY

发布： 2024-04-20 12:45:02

原创

1035人浏览过

storm是用于处理实时数据流的分布式框架。其架构基于发布-订阅模型，包括读取数据并将其发布到拓扑中的spout，以及处理数据的bolt。在实战中，storm可用于计算实时网站流量：// 创建spout和bolt来处理网站流量和计算平均请求数// 使用stormsubmitter提交拓扑storm是一个强大的框架，非常适合处理实时数据流。

Storm在Java大数据处理中的作用

Storm在Java大数据处理中的作用

简介
Apache Storm是一个分布式实时流处理框架，用于处理由应用程序、传感器或其他来源生成的大量实时数据流。它以其高吞吐量、低延迟和容错性而闻名。

架构
Storm基于发布-订阅模型，其中数据发布者称为Spout，而订阅者称为Bolt。Spout从数据源中读取数据并将其发布到Storm拓扑中，而Bolt处理接收到的数据并可能根据需要生成输出。

立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；

千博企业网站系统全功能个人版SQL2011 Build 0903

2010.09.03更新优化前台内核处理代码；优化后台内核、静态生成相关代码，生成速度全面提升；修改前台静态模板中所有已知错误；修正后台相关模块所有已知错误；更换后台编辑器，功能更强大；增加系统说明书。免费下载、免费使用、完全无限制。完全免费拥有：应广大用户要求，千博网络全面超值发布企业网站系统个人版程序包：内含Flash动画源码、Access数据库程序包、SQL数据库程序包。全站模块化操作，静态

查看详情

实战案例
考虑一个需要实时计算网站流量的例子。我们可以使用Storm创建一个拓扑来实现这一目标：

// Spout类
class WebsiteTrafficSpout extends SpoutBase {
  private final AtomicInteger count = new AtomicInteger();

  @Override
  public void nextTuple() {
    emit(new Values("website", count.incrementAndGet()));
  }
}

// Bolt类
class WebsiteTrafficBolt extends BaseBasicBolt {
  private final Histogram histogram = new Histogram();

  @Override
  public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
    String website = input.getStringByField("website");
    int count = input.getIntegerByField("count");
    histogram.update(count);
    collector.emit(new Values("website", website, histogram.getMean())); 
  }
}

登录后复制

拓扑配置
使用StormSubmitter类创建并提交拓扑：

StormSubmitter.submitTopology("website-traffic-topology", new Config(), 
   new TopologyBuilder()
       .setSpout("traffic-spout", new WebsiteTrafficSpout(), 1)
       .setBolt("traffic-bolt", new WebsiteTrafficBolt(), 1)
       .shuffleGrouping("traffic-spout", "traffic-bolt")
       .createTopology());

登录后复制

启动拓扑后，它将持续处理网站流量数据，并通过Bolt实时生成每秒的平均请求数。

结论
Storm是一个强大的框架，非常适合处理实时数据流。其分布式架构、低延迟和容错性使其成为大数据处理和分析的理想选择。

以上就是Storm在Java大数据处理中的作用的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！