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流式計(jì)算，bolt編程篩選出一部分bolt怎么實(shí)現(xiàn)

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-09-13 23:52:49 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，bolt編程篩選出一部分bolt怎么實(shí)現(xiàn)

計(jì)算機(jī)制簡(jiǎn)介 Storm采用流式計(jì)算的模型，和shell類似讓數(shù)據(jù)在一個(gè)個(gè)“管道”中進(jìn)行處理。 Spout負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源拉取數(shù)據(jù)，相當(dāng)于整個(gè)系統(tǒng)的生產(chǎn)者。 Bolt負(fù)責(zé)消費(fèi)數(shù)據(jù)并將tuple發(fā)送給下一個(gè)計(jì)算單元。Bolt可以接受多個(gè)spout和bolt的數(shù)據(jù)。

bolt編程篩選出一部分bolt怎么實(shí)現(xiàn)

2，什么是流式計(jì)算

對(duì)于短管道：（局部阻力和流速水頭不能忽略不計(jì)）流量 Q=[(π/4)d^2 √(1+λL/d+ζ)] √(2gH)式中：Q——流量，（m^3/s)；π————圓周率；d——管內(nèi)徑（m)，L——管道長(zhǎng)度（m)；g——重力加速度(m/s^2)；H——管道兩端水頭差（m)，；λ ————管道的沿程阻力系數(shù)（無(wú)單位）；ζ————管道的局部阻力系數(shù)（無(wú)單位，有多個(gè)的要累加）。使中部的截面積變?yōu)樵瓉?lái)的一半，其他條件都不變，這就相當(dāng)于增加了一個(gè)局部阻力系數(shù)ζ，流量變?yōu)椋篞=[(π/4)d^2 √(1+λL/d+ζ+ζ)] √(2gH)。流量比原來(lái)小了。流量減小的程度要看增加的ζ與原來(lái)沿程阻力和局部阻力的相對(duì)大小。當(dāng)管很長(zhǎng)（L很大），管徑很小，原來(lái)管道局部阻力很大時(shí)，流量變化就小。相反當(dāng)管很短（L很?。軓胶艽?，原來(lái)管道局部阻力很小時(shí)，流量變化就大。定量變化必須通過(guò)定量計(jì)算確定。

什么是流式計(jì)算

3，Apache Flink和Apache Spark有什么異同它們的發(fā)展前景分別怎樣

flink是一個(gè)類似spark的“開源技術(shù)?！?，因?yàn)樗蔡峁┝伺幚?，流式?jì)算，圖計(jì)算，交互式查詢，機(jī)器學(xué)習(xí)等?！　link也是內(nèi)存計(jì)算，比較類似spark，但是不一樣的是，spark的計(jì)算模型基于RDD，將流式計(jì)算看成是特殊的批處理，他的DStream其實(shí)還是RDD。而flink吧批處理當(dāng)成是特殊的流式計(jì)算，但是批處理和流式計(jì)算的層的引擎是兩個(gè)，抽象了DataSet和DataStream?！　link在性能上也標(biāo)新很好，流式計(jì)算延遲比spark少，能做到真正的流式計(jì)算，而spark只能是準(zhǔn)流式計(jì)算。而且在批處理上，當(dāng)?shù)螖?shù)變多，flink的速度比spark還要快，所以如果flink早一點(diǎn)出來(lái)，或許比現(xiàn)在的Spark更火。

1、spark在sql上的優(yōu)化,尤其是dataframe到dataset其實(shí)是借鑒的flink的。flink最初一開始對(duì)sql支持得就更好。

Apache Flink和Apache Spark有什么異同它們的發(fā)展前景分別怎樣

4，流式計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算有什么區(qū)別

處理、實(shí)時(shí)計(jì)算屬于一類的，即計(jì)算在數(shù)據(jù)變化時(shí)，都是在數(shù)據(jù)的計(jì)算實(shí)時(shí)性要求比較高的場(chǎng)景，能夠?qū)崟r(shí)的響應(yīng)結(jié)果，一般在秒級(jí)，Yahoo的S4,twiter的storm都屬于流處理和實(shí)時(shí)計(jì)算一類的。

對(duì)于短管道：（局部阻力和流速水頭不能忽略不計(jì)）流量 q=[(π/4)d^2 √(1+λl/d+ζ)] √(2gh)式中：q——流量，（m^3/s)；π————圓周率；d——管內(nèi)徑（m)，l——管道長(zhǎng)度（m)；g——重力加速度(m/s^2)；h——管道兩端水頭差（m)，；λ ————管道的沿程阻力系數(shù)（無(wú)單位）；ζ————管道的局部阻力系數(shù)（無(wú)單位，有多個(gè)的要累加）。使中部的截面積變?yōu)樵瓉?lái)的一半，其他條件都不變，這就相當(dāng)于增加了一個(gè)局部阻力系數(shù)ζ，流量變?yōu)椋簈=[(π/4)d^2 √(1+λl/d+ζ+ζ)] √(2gh)。流量比原來(lái)小了。流量減小的程度要看增加的ζ與原來(lái)沿程阻力和局部阻力的相對(duì)大小。當(dāng)管很長(zhǎng)（l很大），管徑很小，原來(lái)管道局部阻力很大時(shí)，流量變化就小。相反當(dāng)管很短（l很?。?，管徑很大，原來(lái)管道局部阻力很小時(shí)，流量變化就大。定量變化必須通過(guò)定量計(jì)算確定。

5，storm b0 b1 bolt怎么確定是哪個(gè)

大致步驟如下：A.FF負(fù)責(zé)產(chǎn)生商品點(diǎn)擊數(shù)據(jù)B.關(guān)聯(lián)商品類目C。我們假設(shè)需要統(tǒng)計(jì)一個(gè)購(gòu)物網(wǎng)站商品分類目的點(diǎn)擊人數(shù)次數(shù)，如果數(shù)據(jù)超過(guò)（默認(rèn)30s）則視為超時(shí)然后丟棄掉（可以通過(guò)操縱fail方法重新發(fā)送數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)制簡(jiǎn)介Storm采用流式計(jì)算的模型。stom計(jì)算模型一個(gè)簡(jiǎn)單的storm計(jì)算模型基本包括3部分。Bolt可以接受多個(gè)spout和bolt的數(shù)據(jù)。Bolt負(fù)責(zé)消費(fèi)數(shù)據(jù)并將tuple發(fā)送給下一個(gè)計(jì)算單元，將結(jié)果寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，關(guān)聯(lián)離線的維表，它隨機(jī)將tuple發(fā)給任何一個(gè)task，每個(gè)excuter可以設(shè)置多個(gè)taskshufflegrouping。當(dāng)數(shù)據(jù)被完整處理的時(shí)候bolt會(huì)產(chǎn)生一個(gè)應(yīng)答ack（成功）或fail（失?。?，相同field值的tuple發(fā)送給同一個(gè)task：從數(shù)據(jù)源拉取數(shù)據(jù)：auc_id用戶id，和shell類似讓數(shù)據(jù)在一個(gè)個(gè)“管道”中進(jìn)行處理，而且這個(gè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)量非常大。每個(gè)spout，不過(guò)這帶來(lái)很高的計(jì)算成本）。Spout負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源拉取數(shù)據(jù).將結(jié)果寫入hbase商品id，相當(dāng)于整個(gè)系統(tǒng)的生產(chǎn)者；fieldsgrouping，bolt可以設(shè)置并行度excuter相當(dāng)于多進(jìn)程。同時(shí)受spout發(fā)射tuple最大數(shù)的限制bole的處理速度會(huì)影響spout的發(fā)射速度。數(shù)據(jù)完整性當(dāng)spout發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候?yàn)槊恳粋€(gè)tuple產(chǎn)生一個(gè)唯一的messageid。因此如果保證數(shù)據(jù)被快速消費(fèi)掉成為影響流式計(jì)算速度的關(guān)鍵所在

6，storm bolt中怎么定時(shí)任務(wù)

storm中的定時(shí)任務(wù)可以這樣使用，后期會(huì)把這個(gè)內(nèi)容增加到課程中1：在main中設(shè)置conf.put(Config.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, 60);// 設(shè)置本Bolt定時(shí)發(fā)射數(shù)據(jù)2：在bolt中使用下面代碼判斷是否是觸發(fā)用的bolttuple.getSourceComponent().equals(Constants.SYSTEM_COMPONENT_ID)如果為true，則執(zhí)行定時(shí)任務(wù)需要執(zhí)行的代碼，最后return，如果為false，則執(zhí)行正常的tuple處理的業(yè)務(wù)邏輯

storm bolt 線程安全storm中的定時(shí)任務(wù)可以這樣使用，后期會(huì)把這個(gè)內(nèi)容增加到課程中1：在main中設(shè)置conf.put(config.topology_tick_tuple_freq_secs, 60);// 設(shè)置本bolt定時(shí)發(fā)射數(shù)據(jù)2：在bolt中使用下面代碼判斷是否是觸發(fā)用的bolttuple.getsourcecomponent().equals(constants.system_component_id)如果為true，則執(zhí)行定時(shí)任務(wù)需要執(zhí)行的代碼，最后return，如果為false，則執(zhí)行正常的tuple處理的業(yè)務(wù)邏輯計(jì)算機(jī)制簡(jiǎn)介 storm采用流式計(jì)算的模型，和shell類似讓數(shù)據(jù)在一個(gè)個(gè)“管道”中進(jìn)行處理。 spout負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源拉取數(shù)據(jù)，相當(dāng)于整個(gè)系統(tǒng)的生產(chǎn)者。 bolt負(fù)責(zé)消費(fèi)數(shù)據(jù)并將tuple發(fā)送給下一個(gè)計(jì)算單元。bolt可以接受多個(gè)spout和bolt的數(shù)據(jù)。