實(shí)時計算：Apache Storm：ApacheStorm實(shí)時分析案例研究

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實(shí)時計算：ApacheStorm：ApacheStorm實(shí)時分析案例研究1實(shí)時計算：ApacheStorm：ApacheStorm實(shí)時分析案例研究1.1簡介1.1.1ApacheStorm概述ApacheStorm是一個開源的分布式實(shí)時計算系統(tǒng)，它能夠處理大量流數(shù)據(jù)，提供低延遲的數(shù)據(jù)處理能力。Storm的設(shè)計靈感來源于Twitter的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求，它能夠保證每個消息都被處理，并且具有容錯性，即使在節(jié)點(diǎn)失敗的情況下也能繼續(xù)運(yùn)行。Storm的核心組件包括：-Spouts：數(shù)據(jù)源，可以是任何可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)流的系統(tǒng)，如Kafka、RabbitMQ或者自定義的數(shù)據(jù)生成器。-Bolts：數(shù)據(jù)處理器，可以執(zhí)行各種數(shù)據(jù)處理任務(wù)，如過濾、聚合、計算等。-Topology：由Spouts和Bolts組成的網(wǎng)絡(luò)，定義了數(shù)據(jù)流的處理邏輯。示例代碼//定義一個簡單的Spout，用于生成數(shù)據(jù)

publicclassSimpleSpoutextendsBaseRichSpout{

privateSpoutOutputCollector_collector;

privateint_sequence;

@Override

publicvoidopen(Mapconf,TopologyContextcontext,SpoutOutputCollectorcollector){

_collector=collector;

_sequence=0;

}

@Override

publicvoidnextTuple(){

_collector.emit(newValues("message"+_sequence));

_sequence++;

try{

Thread.sleep(1000);

}catch(InterruptedExceptione){

e.printStackTrace();

}

//定義一個Bolt，用于處理數(shù)據(jù)

publicclassSimpleBoltextendsBaseBasicBolt{

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple,BasicOutputCollectorcollector){

Stringmessage=tuple.getStringByField("message");

System.out.println("Receivedmessage:"+message);

collector.emit(newValues(message.toUpperCase()));

}

//創(chuàng)建Topology

TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

builder.setSpout("spout",newSimpleSpout(),1);

builder.setBolt("bolt",newSimpleBolt(),1).shuffleGrouping("spout");

//提交Topology到集群

Configconfig=newConfig();

LocalClustercluster=newLocalCluster();

cluster.submitTopology("simple-topology",config,builder.createTopology());1.1.2實(shí)時計算的重要性實(shí)時計算在現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理中扮演著至關(guān)重要的角色，尤其是在需要即時響應(yīng)和決策的場景中，如金融交易、網(wǎng)絡(luò)安全、社交媒體分析等。傳統(tǒng)的批處理系統(tǒng)無法滿足低延遲的要求，而實(shí)時計算系統(tǒng)如ApacheStorm能夠在數(shù)據(jù)到達(dá)時立即處理，提供即時的洞察和反饋。1.1.3ApacheStorm與實(shí)時分析的結(jié)合ApacheStorm通過其強(qiáng)大的流處理能力，能夠?qū)崟r地分析和處理大量數(shù)據(jù)。例如，在社交媒體分析中，Storm可以實(shí)時地監(jiān)控和分析用戶的行為，提供即時的熱點(diǎn)話題和趨勢分析。在金融交易中，Storm可以實(shí)時地監(jiān)控市場動態(tài)，提供即時的風(fēng)險評估和交易決策。示例代碼//定義一個Spout，用于從TwitterAPI獲取實(shí)時推文

publicclassTwitterSpoutextendsBaseRichSpout{

privateSpoutOutputCollector_collector;

privateTwitterStream_stream;

@Override

publicvoidopen(Mapconf,TopologyContextcontext,SpoutOutputCollectorcollector){

_collector=collector;

_stream=newTwitterStream();

_stream.addListener(newStatusListener(){

@Override

publicvoidonStatus(Statusstatus){

_collector.emit(newValues(status.getText()));

}

//其他方法省略

});

_stream.filter(newFilterQuery("ApacheStorm"));

}

//其他方法省略

}

//定義一個Bolt，用于分析推文

publicclassSentimentAnalysisBoltextendsBaseBasicBolt{

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple,BasicOutputCollectorcollector){

Stringtweet=tuple.getStringByField("tweet");

doublesentimentScore=analyzeSentiment(tweet);

System.out.println("Sentimentscorefortweet:"+sentimentScore);

collector.emit(newValues(sentimentScore));

}

privatedoubleanalyzeSentiment(Stringtext){

//假設(shè)這里有一個情感分析的函數(shù)

return0.5;

}

//創(chuàng)建Topology

TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

builder.setSpout("twitter-spout",newTwitterSpout(),1);

builder.setBolt("sentiment-analysis-bolt",newSentimentAnalysisBolt(),1).shuffleGrouping("twitter-spout");

//提交Topology到集群

Configconfig=newConfig();

LocalClustercluster=newLocalCluster();

cluster.submitTopology("twitter-analysis-topology",config,builder.createTopology());1.2結(jié)論ApacheStorm通過其強(qiáng)大的實(shí)時流處理能力，為實(shí)時分析提供了堅實(shí)的基礎(chǔ)。無論是社交媒體的實(shí)時監(jiān)控，還是金融交易的即時決策，Storm都能夠提供低延遲、高可靠性的數(shù)據(jù)處理服務(wù)。通過上述示例，我們可以看到Storm如何與外部數(shù)據(jù)源結(jié)合，以及如何定義和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的實(shí)時數(shù)據(jù)處理邏輯。2安裝與配置2.1ApacheStorm的安裝步驟2.1.1環(huán)境準(zhǔn)備在開始安裝ApacheStorm之前，確保你的系統(tǒng)滿足以下條件：-操作系統(tǒng)：Ubuntu16.04或更高版本-Java環(huán)境：JDK1.8或更高版本-Zookeeper：用于Storm集群的協(xié)調(diào)服務(wù)-一個或多個服務(wù)器用于部署Storm的Nimbus和Supervisor服務(wù)2.1.2下載ApacheStorm訪問ApacheStorm的官方網(wǎng)站或使用以下命令從其GitHub倉庫下載最新版本的Storm：wget/dist/storm/storm-1.2.3/apache-storm-1.2.3.tar.gz解壓縮下載的文件：tar-xzfapache-storm-1.2.3.tar.gz2.1.3安裝Zookeeper由于Storm集群依賴于Zookeeper進(jìn)行協(xié)調(diào)，首先需要安裝Zookeeper。在Ubuntu上，可以使用以下命令：sudoapt-getupdate

sudoapt-getinstallzookeeper啟動Zookeeper服務(wù)：sudoservicezookeeperstart2.2配置ApacheStorm環(huán)境2.2.1配置Storm環(huán)境變量編輯你的bash配置文件，添加以下行以設(shè)置Storm的環(huán)境變量：exportSTORM_HOME=/path/to/apache-storm-1.2.3

exportPATH=$PATH:$STORM_HOME/bin確保替換/path/to為實(shí)際的Storm安裝路徑。2.2.2配置Storm.yamlStorm的主配置文件是storm.yaml，位于$STORM_HOME/conf目錄下。你需要根據(jù)你的環(huán)境進(jìn)行以下配置：-nimbus.host：Nimbus服務(wù)的主機(jī)名或IP地址-supervisor.slots.ports：Supervisor服務(wù)的端口列表-storm.local.dir：Storm在本地存儲臨時文件的目錄-storm.zookeeper.servers：Zookeeper服務(wù)器的列表-storm.zookeeper.root：Zookeeper中Storm使用的根目錄例如，一個基本的storm.yaml配置可能如下所示：nimbus.host:"nimbus-server"

supervisor.slots.ports:[6700,6701,6702]

storm.local.dir:"/tmp/storm"

storm.zookeeper.servers:

-"zookeeper-server"

storm.zookeeper.root:"/storm"2.2.3配置Nimbus和SupervisorNimbus是Storm集群的主節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)分配任務(wù)和監(jiān)控集群狀態(tài)。Supervisor是工作節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)運(yùn)行和管理任務(wù)的執(zhí)行。在Nimbus和Supervisor服務(wù)器上，你需要確保storm.yaml配置正確，并且Zookeeper服務(wù)正在運(yùn)行。2.3驗(yàn)證安裝與配置2.3.1啟動Storm集群在Nimbus服務(wù)器上，啟動Nimbus服務(wù)：$STORM_HOME/bin/stormnimbus在Supervisor服務(wù)器上，啟動Supervisor服務(wù)：$STORM_HOME/bin/stormsupervisor2.3.2運(yùn)行示例拓?fù)銩pacheStorm提供了多個示例拓?fù)?，用于?yàn)證安裝和配置是否正確。在Storm的安裝目錄下，你可以找到examples目錄，其中包含示例拓?fù)涞拇a。例如，運(yùn)行WordCount示例拓?fù)洌?STORM_HOME/bin/stormjar$STORM_HOME/examples/storm-starter/storm-starter.jarorg.apache.storm.starter.WordCountTopologyword-count-topology這將啟動一個名為word-count-topology的WordCount拓?fù)洹?.3.3驗(yàn)證拓?fù)溥\(yùn)行使用StormUI或Storm的命令行工具來驗(yàn)證拓?fù)涫欠裾谶\(yùn)行。StormUI可以通過訪問http://nimbus-server:8080來查看，這里nimbus-server是Nimbus服務(wù)的主機(jī)名或IP地址。在StormUI中，你應(yīng)該能看到你剛剛啟動的WordCount拓?fù)湔谶\(yùn)行，并且能夠查看其狀態(tài)、性能指標(biāo)和錯誤信息。2.3.4測試數(shù)據(jù)輸入為了測試WordCount拓?fù)?，你可以使用Storm的stormjar命令來發(fā)送數(shù)據(jù)到拓?fù)?。例如，使用以下命令來發(fā)送一些文本數(shù)據(jù)：$STORM_HOME/bin/stormjar$STORM_HOME/examples/storm-starter/storm-starter.jarorg.apache.storm.starter.RandomSentenceSpoutword-count-topology這將啟動一個隨機(jī)句子生成器，向WordCount拓?fù)浒l(fā)送數(shù)據(jù)。2.3.5查看結(jié)果在StormUI中，你可以查看WordCount拓?fù)涞妮敵鼋Y(jié)果，確認(rèn)數(shù)據(jù)是否被正確處理。你也可以使用Storm的命令行工具來獲取拓?fù)涞妮敵觯?STORM_HOME/bin/stormlogs-tword-count-topology這將顯示拓?fù)涞娜罩荆ㄌ幚淼膯卧~和計數(shù)結(jié)果。通過以上步驟，你已經(jīng)成功安裝和配置了ApacheStorm，并驗(yàn)證了其功能?，F(xiàn)在，你可以開始開發(fā)自己的實(shí)時分析拓?fù)淞恕?ApacheStorm基礎(chǔ)3.1Storm拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)解析在ApacheStorm中，拓?fù)洌═opology）是數(shù)據(jù)流處理的基本單元，它由多個Spout和Bolt組成，通過定義數(shù)據(jù)流的方向和處理邏輯，實(shí)現(xiàn)對實(shí)時數(shù)據(jù)的處理和分析。拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的設(shè)計和配置是Storm應(yīng)用的核心，它決定了數(shù)據(jù)如何在集群中流動和處理。3.1.1Spout定義：Spout是Storm拓?fù)渲械臄?shù)據(jù)源，負(fù)責(zé)從外部系統(tǒng)（如Kafka、RabbitMQ或數(shù)據(jù)庫）讀取數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到拓?fù)渲械腂olt進(jìn)行處理。示例：以下是一個簡單的Spout實(shí)現(xiàn)，用于模擬生成數(shù)據(jù)。publicclassSimpleSpoutextendsBaseRichSpout{

privateSpoutOutputCollector_collector;

privateint_sequence;

@Override

publicvoidopen(Mapconf,TopologyContextcontext,SpoutOutputCollectorcollector){

this._collector=collector;

this._sequence=0;

}

@Override

publicvoidnextTuple(){

//模擬生成數(shù)據(jù)

Stringdata="data-"+_sequence;

_collector.emit(newValues(data));

_sequence++;

try{

Thread.sleep(1000);

}catch(InterruptedExceptione){

e.printStackTrace();

}

}3.1.2Bolt定義：Bolt是Storm拓?fù)渲械臄?shù)據(jù)處理器，它接收來自Spout或其他Bolt的數(shù)據(jù)，執(zhí)行處理邏輯，然后將結(jié)果發(fā)送到下一個Bolt或輸出。示例：以下是一個Bolt的實(shí)現(xiàn)，用于接收Spout發(fā)送的數(shù)據(jù)，并簡單地打印出來。publicclassSimpleBoltextendsBaseBasicBolt{

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple,BasicOutputCollectorcollector){

Stringdata=tuple.getStringByField("data");

System.out.println("Receiveddata:"+data);

collector.emit(newValues(data));

}

}3.1.3拓?fù)渑渲枚x：拓?fù)渑渲冒ǘxSpout和Bolt的實(shí)例數(shù)量、任務(wù)的執(zhí)行時間、數(shù)據(jù)流的路由等。示例：以下是一個拓?fù)渑渲玫氖纠?，定義了Spout和Bolt的實(shí)例數(shù)量。publicstaticvoidmain(String[]args){

TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

builder.setSpout("spout",newSimpleSpout(),1);

builder.setBolt("bolt",newSimpleBolt(),2).shuffleGrouping("spout");

Configconfig=newConfig();

config.setDebug(true);

LocalClustercluster=newLocalCluster();

cluster.submitTopology("simple-topology",config,builder.createTopology());

}3.2Spout與Bolt的概念與使用3.2.1Spout的使用Spout是Storm拓?fù)涞钠瘘c(diǎn)，它負(fù)責(zé)從外部數(shù)據(jù)源讀取數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到拓?fù)渲械腂olt進(jìn)行處理。Spout的實(shí)現(xiàn)需要繼承IRichSpout或IBasicSpout接口，并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的nextTuple()和ack()、fail()方法。3.2.2Bolt的使用Bolt是Storm拓?fù)渲械臄?shù)據(jù)處理器，它接收數(shù)據(jù)，執(zhí)行處理邏輯，并將結(jié)果發(fā)送到下一個Bolt或輸出。Bolt的實(shí)現(xiàn)需要繼承IRichBolt或IBasicBolt接口，并實(shí)現(xiàn)execute()方法。3.2.3示例以下是一個完整的示例，展示了如何使用Spout和Bolt構(gòu)建一個簡單的Storm拓?fù)?，用于處理?shí)時數(shù)據(jù)。publicclassSimpleTopology{

publicstaticvoidmain(String[]args){

TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

builder.setSpout("spout",newSimpleSpout(),1);

builder.setBolt("bolt",newSimpleBolt(),2).shuffleGrouping("spout");

Configconfig=newConfig();

config.setDebug(true);

LocalClustercluster=newLocalCluster();

cluster.submitTopology("simple-topology",config,builder.createTopology());

}

publicclassSimpleSpoutextendsBaseRichSpout{

privateSpoutOutputCollector_collector;

privateint_sequence;

@Override

publicvoidopen(Mapconf,TopologyContextcontext,SpoutOutputCollectorcollector){

this._collector=collector;

this._sequence=0;

}

@Override

publicvoidnextTuple(){

Stringdata="data-"+_sequence;

_collector.emit(newValues(data));

_sequence++;

try{

Thread.sleep(1000);

}catch(InterruptedExceptione){

e.printStackTrace();

}

publicclassSimpleBoltextendsBaseBasicBolt{

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple,BasicOutputCollectorcollector){

Stringdata=tuple.getStringByField("data");

System.out.println("Receiveddata:"+data);

collector.emit(newValues(data));

}

}3.3Nimbus與Supervisor的角色與功能3.3.1Nimbus定義：Nimbus是ApacheStorm集群中的主節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)分配任務(wù)、監(jiān)控集群狀態(tài)和管理配置信息。功能：分配和調(diào)度拓?fù)涞郊褐械腟upervisor節(jié)點(diǎn)。監(jiān)控集群狀態(tài)，包括Spout和Bolt的運(yùn)行情況。管理配置信息，如拓?fù)涞膱?zhí)行參數(shù)和集群的配置。3.3.2Supervisor定義：Supervisor是ApacheStorm集群中的工作節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)運(yùn)行和管理分配給它的任務(wù)。功能：運(yùn)行分配給它的Spout和Bolt實(shí)例。監(jiān)控運(yùn)行的任務(wù)狀態(tài)，確保任務(wù)的正常運(yùn)行。向Nimbus報告任務(wù)的狀態(tài)和性能指標(biāo)。3.3.3示例在配置Storm集群時，Nimbus和Supervisor的配置是通過storm.yaml文件進(jìn)行的。以下是一個簡單的storm.yaml配置示例，展示了Nimbus和Supervisor的基本配置。nimbus.host:"nimbus-host"

nimbus.thrift.port:6627

supervisor.slots.ports:[6700,6701,6702]在這個配置中，nimbus.host和nimbus.thrift.port定義了Nimbus的主機(jī)和端口，而supervisor.slots.ports定義了Supervisor節(jié)點(diǎn)上可用的端口，用于運(yùn)行Spout和Bolt實(shí)例。4實(shí)時數(shù)據(jù)流處理4.1數(shù)據(jù)流處理模型數(shù)據(jù)流處理模型是實(shí)時計算的核心，它將數(shù)據(jù)視為連續(xù)的、無界的流，而不是靜態(tài)的、有限的數(shù)據(jù)集。這種模型特別適用于需要對實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理的場景，如社交媒體監(jiān)控、金融交易分析、網(wǎng)絡(luò)日志處理等。4.1.1模型原理數(shù)據(jù)流處理模型通常包括三個主要組件：數(shù)據(jù)源（Spout）：這是數(shù)據(jù)流的起點(diǎn)，可以是任何產(chǎn)生數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，如消息隊列、數(shù)據(jù)庫、傳感器等。處理單元（Bolt）：這是數(shù)據(jù)流處理的中間環(huán)節(jié)，負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)進(jìn)行各種操作，如過濾、聚合、計算等。數(shù)據(jù)接收器（Sink）：這是數(shù)據(jù)流的終點(diǎn)，可以是任何存儲或消費(fèi)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)、可視化工具等。4.1.2示例代碼以下是一個使用ApacheStorm進(jìn)行數(shù)據(jù)流處理的簡單示例，該示例展示了如何從Twitter數(shù)據(jù)流中讀取數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行簡單的文本處理，最后將結(jié)果輸出到控制臺。importorg.apache.storm.Config;

importorg.apache.storm.LocalCluster;

importorg.apache.storm.StormSubmitter;

importorg.apache.storm.topology.TopologyBuilder;

importorg.apache.storm.tuple.Fields;

importorg.apache.storm.tuple.Values;

importorg.apache.storm.spout.SchemeAsSpout;

importorg.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;

importorg.apache.storm.task.TopologyContext;

importorg.apache.storm.scheme.StringScheme;

importorg.apache.storm.kafka.KafkaSpout;

importorg.apache.storm.kafka.SpoutConfig;

importorg.apache.storm.kafka.broker.KafkaBroker;

importorg.apache.storm.kafka.StringScheme;

importorg.apache.storm.kafka.ZkHosts;

importorg.apache.storm.kafka.KafkaBroker;

importorg.apache.storm.kafka.bolt.KafkaBolt;

importorg.apache.storm.kafka.bolt.mapper.FieldNameBasedTupleToKafkaMapper;

importorg.apache.storm.kafka.bolt.selector.DefaultTopicSelector;

importorg.apache.storm.kafka.bolt.KafkaBolt;

importorg.apache.storm.kafka.bolt.selector.TopicSelector;

importorg.apache.storm.kafka.bolt.mapper.TupleToKafkaMapper;

importorg.apache.storm.kafka.bolt.KafkaBolt;

importorg.apache.storm.kafka.bolt.Kafka

#ApacheStorm高級特性

##5.1Trident：高級流處理API

###Trident簡介

Trident是ApacheStorm中的一個高級流處理API，它提供了更高級別的抽象，使得處理流數(shù)據(jù)變得更加簡單和高效。Trident通過引入事務(wù)和狀態(tài)的概念，確保了數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和一致性，尤其適用于需要復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯和精確一次處理語義的場景。

###Trident的組件

Trident主要由以下組件構(gòu)成：

-**Spouts**：數(shù)據(jù)源，類似于Storm中的Spouts，但TridentSpouts支持事務(wù)處理。

-**Bolts**：數(shù)據(jù)處理單元，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、聚合等操作。

-**State**：用于存儲中間結(jié)果，支持容錯和恢復(fù)。

-**Topology**：定義數(shù)據(jù)流的處理流程。

###示例：使用Trident進(jìn)行實(shí)時分析

假設(shè)我們有一個實(shí)時日志流，需要統(tǒng)計每分鐘內(nèi)每個用戶的訪問次數(shù)。下面是一個使用Trident實(shí)現(xiàn)的示例代碼：

```java

importorg.apache.storm.trident.TridentState;

importorg.apache.storm.trident.TridentTopology;

importorg.apache.storm.trident.operation.builtin.Count;

importorg.apache.storm.trident.state.StateFactory;

importorg.apache.storm.trident.state.map.MapStateFactory;

importorg.apache.storm.tuple.Fields;

//創(chuàng)建Topology

TridentTopologytopology=newTridentTopology(stormConf);

//定義Spout，從實(shí)時日志流中讀取數(shù)據(jù)

topology.newStream("spout",newLogSpout())

.each(newFields("user","timestamp"),newParseLog(),newFields("user","time"));

//定義每分鐘的窗口

topology.newBatchStream("batch",60000)

.partitionPersist(newFields("user"),newMapStateFactory(),newCount(),"count")

.each(newFields("user","count"),newPrint());

//定義StateFactory，用于存儲用戶訪問次數(shù)

StateFactorystateFactory=newMapStateFactory();

//定義TridentState，用于狀態(tài)管理

TridentStatetridentState=topology.newStaticState(stateFactory);

//執(zhí)行Topology

StormSubmitter.submitTopology("log-analysis",stormConf,topology.build());4.1.3解釋LogSpout：從實(shí)時日志流中讀取數(shù)據(jù)。ParseLog：解析日志，提取用戶ID和時間戳。MapStateFactory：用于存儲每個用戶每分鐘的訪問次數(shù)。Count：對每個用戶在每分鐘內(nèi)的訪問次數(shù)進(jìn)行計數(shù)。Print：打印結(jié)果。4.22Stateful處理與容錯機(jī)制4.2.1Stateful處理在實(shí)時流處理中，Stateful處理是指在處理流數(shù)據(jù)時，需要維護(hù)狀態(tài)信息，以便進(jìn)行累積計算、窗口計算等操作。ApacheStorm通過Trident提供了Stateful處理的能力，使得狀態(tài)管理變得更加簡單和可靠。4.2.2容錯機(jī)制ApacheStorm的容錯機(jī)制主要體現(xiàn)在以下幾個方面：-Task失敗重試：當(dāng)某個Task失敗時，Storm會自動重試該Task。-Nimbus和Supervisor的高可用性：Nimbus和Supervisor是Storm集群中的關(guān)鍵組件，它們的高可用性確保了集群的穩(wěn)定運(yùn)行。-State的持久化：Trident中的State可以持久化到外部存儲系統(tǒng)，如HBase、Cassandra等，以支持容錯和恢復(fù)。4.2.3示例：使用Stateful處理進(jìn)行實(shí)時統(tǒng)計以下是一個使用Stateful處理進(jìn)行實(shí)時統(tǒng)計的示例代碼：importorg.apache.storm.trident.TridentTopology;

importorg.apache.storm.trident.operation.builtin.Count;

importorg.apache.storm.trident.state.StateFactory;

importorg.apache.storm.trident.state.map.MapStateFactory;

importorg.apache.storm.tuple.Fields;

//創(chuàng)建Topology

TridentTopologytopology=newTridentTopology(stormConf);

//定義Spout，從實(shí)時數(shù)據(jù)流中讀取數(shù)據(jù)

topology.newStream("spout",newDataSpout())

.each(newFields("data"),newParseData(),newFields("key","value"));

//定義Stateful處理

topology.newBatchStream("batch",60000)

.partitionPersist(newFields("key"),newMapStateFactory(),newCount()

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實(shí)時計算：Apache Storm：ApacheStorm實(shí)時分析案例研究

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