Storm在Java大數據處理中的作用

Storm是用於處理即時資料流的分散式框架。其架構基於發布-訂閱模型，包括讀取資料並將其發佈到拓撲中的Spout，以及處理資料的Bolt。在實戰中，Storm可用於計算即時網站流量：// 創建Spout和Bolt來處理網站流量和計算平均請求數// 使用StormSubmitter提交拓撲Storm是一個強大的框架，非常適合處理即時資料流。

Storm在Java大資料處理中的作用

簡介
Apache Storm是一個分散式即時串流處理框架，用於處理由應用程式、感測器或其他來源產生的大量即時資料流。它以其高吞吐量、低延遲和容錯性而聞名。

架構
Storm是基於發布-訂閱模型，其中資料發布者稱為Spout，而訂閱者稱為Bolt。 Spout從資料來源讀取資料並將其發佈到Storm拓撲中，而Bolt處理接收到的資料並可能根據需要產生輸出。

實戰案例
考慮一個需要即時計算網站流量的範例。我們可以使用Storm建立拓撲來實現這一目標：

// 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())); 
  }
}

拓撲配置
使用StormSubmitter類別建立並提交拓撲：

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());

啟動拓撲後，它將持續處理網站流量數據，並透過Bolt即時產生每秒的平均請求數。

結論
Storm是一個強大的框架，非常適合處理即時資料流。其分散式架構、低延遲和容錯性使其成為大數據處理和分析的理想選擇。

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