教你Storm怎么实现单词计数「storm怎么记忆」。

Storm是一个开源的分布式实时计算系统,它能够处理大量的数据流并进行实时分析,在实际应用中,我们经常需要对文本数据进行单词计数,以了解数据的分布情况或者进行其他相关的统计分析,下面将介绍如何使用Storm实现单词计数。

教你Storm怎么实现单词计数「storm怎么记忆」。

我们需要定义一个Spout来读取输入的数据流,Spout是Storm中负责生成数据流的组件,它可以从各种数据源中读取数据并发送给其他的Bolt进行处理,在本例中,我们可以使用一个简单的随机数Spout来模拟输入的数据流。

import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import java.util.Random;

public class WordCountSpout extends BaseRichSpout {
    private SpoutOutputCollector collector;
    private Random random;

    @Override
    public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
        this.collector = collector;
        this.random = new Random();
    }

    @Override
    public void nextTuple() {
        String word = "word" + random.nextInt(100); // 生成一个随机的单词
        this.collector.emit(new Values(word)); // 发送该单词给下一个Bolt进行处理
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("word")); // 声明输出字段为"word"
    }
}

接下来,我们需要定义一个Bolt来处理输入的数据流并进行单词计数,Bolt是Storm中负责处理数据流的组件,它可以对接收到的数据进行各种操作和计算,在本例中,我们可以使用一个简单的SplitBolt来将输入的单词分割成单个字符,并使用一个UpdateStateBolt来统计每个单词出现的次数。

import backtype.storm.bolt.Bolt;
import backtype.storm.bolt.OutputCollector;
import backtype.storm.bolt.projection.Projection;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.regex.Pattern;

public class WordCountBolt extends Bolt {
    private Map<String, Integer> wordCounts; // 用于存储单词计数的Map
    private Projection projection; // 用于将结果发送给下一个Bolt或输出到外部系统
    private OutputCollector collector; // 用于收集结果的OutputCollector
    private Pattern wordPattern; // 用于匹配单词的正则表达式

    @Override
    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        this.collector = collector;
        this.wordCounts = new HashMap<>(); // 初始化单词计数的Map
        this.projection = ProjectionFactory.getInstance().createProjection(this.collector); // 创建Projection对象
        this.wordPattern = Pattern.compile("\\w+"); // 编译正则表达式,用于匹配单词
    }

    @Override
    public void execute(Tuple input) {
        String sentence = input.getStringByField("sentence"); // 获取输入的字符串数据
        String[] words = sentence.split("\\s+"); // 将字符串分割成单词数组
        for (String word : words) { // 遍历每个单词
            String cleanedWord = wordPattern.matcher(word).replaceAll(""); // 清理单词,去除标点符号等非字母字符
            wordCounts.put(cleanedWord, wordCounts.getOrDefault(cleanedWord, 0) + 1); // 更新单词计数
        }
        this.collector.ack(input); // 确认接收到该元组,触发后续Bolt的处理流程
    }
}

我们需要定义一个Topology来组织和管理Spout和Bolt之间的关系,Topology是Storm中表示数据处理流程的结构,它由一系列的Spout和Bolt组成,并通过数据流连接起来,在本例中,我们可以将WordCountSpout和WordCountBolt组合在一起,形成一个单词计数的Topology。

“`java

import backtype.storm.Config;

import backtype.storm.LocalCluster;

教你Storm怎么实现单词计数「storm怎么记忆」。

import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;

import backtype.storm.tuple.Fields;

import backtype.storm.tuple.Values;

import org.apache.storm.Config;

import org.apache.storm.LocalCluster;

import org.apache.storm.topology.*;

教你Storm怎么实现单词计数「storm怎么记忆」。

import org.apache.storm.tuple.*;

import org.apache.storm.utils.*;

import org.apache.storm2jspdemo.*; // 引入自定义的WordCountBolt类和WordCountSpout类所在的包路径

本文来自投稿,不代表重蔚自留地立场,如若转载,请注明出处https://www.cwhello.com/430021.html

如有侵犯您的合法权益请发邮件951076433@qq.com联系删除

(0)
夏天夏天订阅用户
上一篇 2024年6月19日 12:02
下一篇 2024年6月19日 12:02

相关推荐

  • 分享Storm编程入门知识点有哪些。

    Storm是一个开源的分布式实时计算系统,被广泛应用于实时数据处理、流式处理和分布式计算等领域,对于初学者来说,了解Storm编程的基本知识点是非常重要的,下面将介绍一些Storm编程入门的知识点。 1. Storm架构:S…

    2024年6月13日
    00
  • 我来说说storm 启动。

    在Storm中,启动类是用于初始化和配置Storm集群的类,它通常包含一些必要的设置,如定义拓扑、设置工作目录、配置Nimbus和Supervisor等,下面是一个典型的Storm启动类的示例: “`java import backtype.storm.…

    2024年6月13日
    00
  • 我来分享storm 流计算。

    Storm流方式的统计系统是一种基于Apache Storm的实时数据处理框架,用于对大量数据进行实时统计和分析,它通过将数据流分割成多个小的数据块,并在不同的节点上并行处理这些数据块,从而实现高效的数据处理和统计。…

    2024年6月13日
    00
  • 小编分享Storm如何接收数据。

    Storm是一个开源的分布式实时计算系统,它能够处理大量的数据流,在Storm中,数据的接收是通过Spouts来实现的,Spouts是Storm中的一种组件,它们负责从外部源中读取数据,并将数据发送到其他组件进行处理。 让我们…

    2024年6月13日
    00
  • 关于storm组合。

    Storm是一个开源的分布式实时计算系统,它能够处理大量的数据流并进行实时分析,在Storm中,Grouping是一种重要的机制,用于将数据流按照特定的规则进行分组,以便进行并行处理和聚合操作,下面将介绍Storm中的几种…

    2024年6月13日
    00
  • stlmap排序。

    Storm是一个开源的分布式实时计算系统,它能够处理大量的数据流并进行实时计算,在Storm中,我们可以使用Topology来实现实时排序TopN的功能,下面将详细介绍如何使用Storm进行实时排序TopN的操作。 我们需要创建一…

    2024年6月13日
    00
  • 我来说说storm崩溃问题怎么解决。

    Storm是一个开源的分布式实时计算系统,被广泛应用于大数据处理、实时分析等领域,在使用过程中,可能会遇到Storm崩溃的问题,本文将介绍一些常见的Storm崩溃问题及其解决方法。 1. 内存不足导致崩溃 Storm在运行过…

    2024年6月13日
    00
  • 分享Storm的Acker机制是什么「storm acker机制」。

    Storm是一个开源的分布式实时计算系统,被广泛应用于大数据处理和实时分析领域,在Storm中,Acker机制是一个重要的组件,用于实现消息的可靠传输和处理。 Acker机制是指Storm中的acker节点,它们负责监控和确认数据…

    2024年6月13日
    00

联系我们

QQ:951076433

在线咨询:点击这里给我发消息邮件:951076433@qq.com工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息