Kajian Kes Rangka Kerja Pemprosesan Data Besar Java

Kajian kes aplikasi praktikal rangka kerja pemprosesan data besar Java termasuk dua perkara berikut: Apache Spark digunakan untuk pemprosesan data penstriman masa nyata untuk mengesan dan meramalkan kegagalan peralatan. Hadoop MapReduce digunakan untuk pemprosesan data kelompok untuk mengekstrak maklumat berharga daripada fail log.

Kajian Kes Rangka Kerja Pemprosesan Data Besar Java

Dengan pertumbuhan data yang pesat, pemprosesan data besar telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam perusahaan moden. Rangka kerja pemprosesan data besar Java seperti Apache Spark dan Hadoop menyediakan keupayaan berkuasa untuk memproses dan menganalisis data besar-besaran. Kajian Kes Apache Spark daripada sensor untuk mengesan dan meramalkan kegagalan peralatan.

Penyelesaian:

// 创建 Spark StreamingContext
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("StreamingExample");
JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));

// 定义从 Kafka 接收数据的 DataStream
JavaDStream<String> lines = jsc.socketTextStream("localhost", 9999);

// 处理数据，检测并预测设备故障
JavaDStream<String> alerts = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
   public Iterator<String> call(String line) {
       // 分割数据并检测故障
       String[] parts = line.split(",");
       if (Integer.parseInt(parts[1]) > 100) {
           return Arrays.asList("故障：设备 " + parts[0]).iterator();
       }
       return Collections.emptyIterator();
   }
});

// 聚合告警并输出到控制台
alerts.foreachRDD(new Function<JavaRDD<String>, Void>() {
   public Void call(JavaRDD<String> rdd) {
       rdd.foreach(System.out::println);
       return null;
   }
});

// 启动流处理
jsc.start();
jsc.awaitTermination();

• 2. Kajian kes Hadoop
• Senario aplikasi:
Pemprosesan data kelompok
• Fram
Kerja Hadoop

Keperluan: Syarikat perlu jumlah fail log mengekstrak maklumat berharga.

Penyelesaian:

// 编写 Mapper 类
public class LogMapper implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] parts = value.toString().split(",");
        context.write(new Text(parts[0]), new IntWritable(1));
    }
}

// 编写 Reducer 类
public class LogReducer implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

// 配置 Hadoop 作业
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapred.job.name", "LogAnalysis");
conf.set("mapred.input.dir", "/input");
conf.set("mapred.output.dir", "/output");

// 提交作业
Job job = Job.getInstance(conf, "LogAnalysis");
job.setJarByClass(LogAnalysis.class);
job.setMapperClass(LogMapper.class);
job.setReducerClass(LogReducer.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.waitForCompletion(true);

Kes-kes ini menunjukkan aplikasi berkuasa rangka kerja pemprosesan data besar Java dalam amalan. Dengan memanfaatkan kuasa Apache Spark dan Hadoop, perniagaan boleh memproses sejumlah besar data dengan cekap dan mengekstrak maklumat berharga daripadanya.

Atas ialah kandungan terperinci Kajian Kes Rangka Kerja Pemprosesan Data Besar Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!