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Le rôle de Storm dans le traitement du Big Data Java

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2024-04-20 12:45:02896parcourir

Storm est un framework distribué pour traiter des flux de données en temps réel. Son architecture est basée sur un modèle de publication-abonnement, comprenant des Spouts qui lisent les données et les publient dans la topologie, et des Bolts qui traitent les données. En pratique, Storm peut être utilisé pour calculer le trafic d'un site Web en temps réel : // Créer des Spouts et des Bolts pour traiter le trafic du site Web et calculer le nombre moyen de requêtes // Utiliser StormSubmitter pour soumettre la topologie Storm est un framework puissant très adapté au traitement flux de données en temps réel.

Le rôle de Storm dans le traitement du Big Data Java

Rôle de Storm dans le traitement du Big Data Java

Introduction
Apache Storm est un framework de traitement de flux en temps réel distribué pour traiter de grandes quantités de flux de données en temps réel générés par des applications, des capteurs ou d'autres sources. . Il est connu pour son débit élevé, sa faible latence et sa tolérance aux pannes.

Architecture
Storm est basé sur un modèle de publication-abonnement, où l'éditeur de données est appelé Spout et l'abonné est appelé Bolt. Les Spouts lisent les données de la source de données et les publient dans la topologie Storm, tandis que les Bolts traitent les données reçues et génèrent éventuellement une sortie si nécessaire.

Cas pratique
Prenons un exemple où le trafic d'un site Web doit être calculé en temps réel. Nous pouvons utiliser Storm pour créer une topologie pour atteindre cet objectif :

// 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())); 
  }
}

Configuration de la topologie
Créer et soumettre la topologie à l'aide de la classe StormSubmitter :

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());

Après avoir démarré la topologie, elle traitera en continu les données de trafic du site Web et générera chaque données en temps réel via Bolt Le nombre moyen de requêtes par seconde.

Conclusion
Storm est un framework puissant, idéal pour traiter des flux de données en temps réel. Son architecture distribuée, sa faible latence et sa tolérance aux pannes le rendent idéal pour le traitement et l'analyse du Big Data.

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