Storm,核心代码使用clojure书写,实用程序使用python开发,使用java开发拓扑。

Nimbus节点接收到请求,对提交的拓扑进行分片,分成一个个的task,并将task和supervisor相关的信息提交到zookeeper集群上,supervisor会去zookeeper集群上领自己的task,通知自己的worker进程进行Task的处理。

Spout的主要方法:

open(Map conf,TopologyContext context,SpoutOutputCollector collector)  close() nextTuple() ack(Object msgId) fail(Object msgId)

open() :初始化方法

close():spout将要关闭时调用,但是不保证其一定被调用,因为在集群中supervisor节点,可以使用kill -9来杀死worker进程,只用storm是在本地模式下运行,如果是发送停止命令,是可以保证close执行的。

declareOutputFields方法:

声明要输出的tuple的字段名称。

void ack(Object msgid)

成功处理tuple时回调的方法,通常情况下,此方法的实现是将消息队列中的消息移除,防止重发。

void fail(Object msgid)

处理tuple失败时的回调方法,通常情况下,此方法的实现是将消息放回消息队列中然后在稍后时间里重发。

nextTuple()

Storm框架会一直调用此方法,输出无级到outputcollector.这种方法应该是非阻塞的。nextTuple,ack and fail都在spout任务的同一个线程中被循环调用。

public void nextTuple() {
this.collector.emit(new Values(sentences[index]));
index++;
if (index >=sentences.length) {
index=0;
}
Utils.sleep(1);
}

通常情况下,实现一个spout,可以直接实现IRichSpout,或者直接继承BaseRichSpout,可以少写些许代码。

Bolt

prepare()此方法与spout中的open()或mapper/reducer中的setup方法类似,在Task初始化时调用,它提供了bolt的执行环境。

void cleanup()在关闭前调用,同样不保证其一定执行。

execute()方法 接收一个tuple并进行处理,并用prepare方法传入的outputcollector的ack方法或fail来反馈处理结果。

实现bolt,可以实现irichbolt接口或继承baseRichbolt,如果自己不想处理结果反馈,可以实现IbaseBolt接口或继承BaseBasicBolt,它实际上自动实现了collector.emit.ack(inputtuple).

Storm之spout,bolt编写的更多相关文章

  1. Storm中Spout使用注意事项小结

    Storm中Spout用于读取并向计算拓扑中发送数据源,最近在调试一个topology时遇到了系统qps低,处理速度达不到要求的问题,经过排查后发现是由于对Spout的使用模式不当导致的多线程同步等待 ...

  2. 关于storm的Spout、Bolt、及其可靠性

    本文导读: Component全家谱结构图 Spout分析 ——类图 ——分析(接口实现).结论 ——可靠的与不可靠的消息(推荐) Bolt分析  ——类图 ——分析(接口实现).结论 ——可靠的与不 ...

  3. Storm概念学习系列之Topology拓扑

    不多说,直接上干货!   Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业 ...

  4. [Storm] No data flows into bolt

    最近在HDP2.1的HBase环境中安装了一个Storm测试机器(单节点,JDK8),遇到了几个问题,记录下来. 尝试步骤 1. 使用和HBase一样HDP版本,直接安装Storm yum insta ...

  5. storm的数据源编程单元Spout学习整理

    Spout呢,是Topology中数据流的源头,也是Storm针对数据源的编程单元.一般数据的来源,是通过外部数据源来读取数据项(Tuple),并读取的数据项传输至作业的其他组件.编程人员一般可通过O ...

  6. storm spout的速度抑制问题

    转发请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6031398.html 最近协助同事优化一个并发消费kafka数据用来计算的任务,压测过程中发现有两 ...

  7. Storm Spout

    本文主要介绍了Storm Spout,并以KafkaSpout为例,进行了说明. 概念 数据源(Spout)是拓扑中数据流的来源.一般 Spout 会从一个外部的数据源读取元组然后将他们发送到拓扑中. ...

  8. Storm介绍及与Spark Streaming对比

    Storm介绍 Storm是由Twitter开源的分布式.高容错的实时处理系统,它的出现令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求.Storm常用于在实时分析.在线机器学 ...

  9. storm学习

    一 storm 相关术语 . Nimbus storm 集群主节点,负责资源分配和任务调度.(相当于namenode) . supervisor storm集群工作节点,接受Nimbu分配任务,管理w ...

随机推荐

  1. Hibernate Validator

    http://docs.jboss.org/hibernate/validator/4.2/reference/zh-CN/html_single/#example-group-interfaces

  2. 机器学习实战 - 读书笔记(12) - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

    前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growt ...

  3. Java中处理异常中return关键字

    Java中,执行try-catch-finally语句需要注意: 第一:return语句并不是函数的最终出口,如果有finally语句,这在return之后还会执行finally(return的值会暂 ...

  4. 面向企业客户的制造业CRM系统的不成熟思考

    CRM就是客户关系管理(Customer Relationship Management),一直一知半解,最近有涉及这方面的需求,所以稍作研究,并思考一些相关问题. CRM是什么? CRM具体如何定义 ...

  5. 推荐轻量友好的.NET测试断言工具Shouldly

    Shouldly是一个轻量的断言(Assertion)框架,用于补充.NET框架下的测试工具.Shouldly将焦点放在当断言失败时如何简单精准的给出很好的错误信息. Shouldly在GitHub的 ...

  6. JavaScript String(字符串)对象 实例

    返回字符串的长度: <html> <body> <script type="text/javascript"> var txt="He ...

  7. SharePoint 新特性及安装需知

    以下内容转自Kaneboy 大牛,但我在安装正式版的过程中发现一些问题,主要是.net 版本的问题,弄了我一个晚上,我在下面标出来了.我的安装环境是Windows server 2012 R2 关于详 ...

  8. Q:关于Outlook for CRM 中预览记录窗体的设置

    问题: 如何在Outlook for CRM中,将实体记录的预览窗口的信息做调整? 解决方案: 在Outlook里,在打开实体后选择View=>Customize Reading Pane,这里 ...

  9. 破解 “PEDIY CrackMe 2007” 之 KeygenMe_1_by_boonz

    系统 : Windows xp 程序 :KeygenMe_1_by_boonz 程序下载地址 :http://www.crackmes.de/users/boonz/keygenme_1_by_boo ...

  10. android 音乐播放器简单实现

    package com.zhangbz.musicplayer; import java.io.File; import android.app.Activity; import android.me ...