绵阳梓潼网站制作公司

Storm怎么实现单词计数

本篇内容主要讲解“Storm怎么实现单词计数”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Storm怎么实现单词计数”吧!

“只有客户发展了，才有我们的生存与发展！”这是创新互联的服务宗旨！把网站当作互联网产品，产品思维更注重全局思维、需求分析和迭代思维，在网站建设中就是为了建设一个不仅审美在线，而且实用性极高的网站。创新互联对成都网站制作、成都网站建设、外贸营销网站建设、网站制作、网站开发、网页设计、网站优化、网络推广、探索永无止境。

在上一次单词计数的基础上做如下改动： 使用 自定义 分组策略，将首字母相同的单词发送给同一个task计数
自定义 CustomStreamGrouping

package com.zhch.v4;

import backtype.storm.generated.GlobalStreamId;
import backtype.storm.grouping.CustomStreamGrouping;
import backtype.storm.task.WorkerTopologyContext;

import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ModuleGrouping implements CustomStreamGrouping, Serializable {
    private List tasks;

    @Override
    public void prepare(WorkerTopologyContext workerContext, GlobalStreamId streamId, List targetTasks) {
        this.tasks = targetTasks;
    }

    @Override
    public List chooseTasks(int taskId, List values) {
        List taskIds = new ArrayList();
        if (values.size() > 0) {
            String str = values.get(0).toString();
            if (str.isEmpty()) {
                taskIds.add(0);
            } else {
                Integer index = str.charAt(0) % tasks.size();
                taskIds.add(tasks.get(index));
            }
        }
        return taskIds;
    }
}
数据源spout
package com.zhch.v4;

import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class SentenceSpout extends BaseRichSpout {
    private FileReader fileReader = null;
    private boolean completed = false;

    private ConcurrentHashMap pending;
    private SpoutOutputCollector collector;

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
        outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("sentence"));
    }

    @Override
    public void open(Map map, TopologyContext topologyContext, SpoutOutputCollector spoutOutputCollector) {
        this.collector = spoutOutputCollector;
        this.pending = new ConcurrentHashMap();

        try {
            this.fileReader = new FileReader(map.get("wordsFile").toString());
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error reading file [" + map.get("wordsFile") + "]");
        }
    }

    @Override
    public void nextTuple() {
        if (completed) {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
        }

        String line;
        BufferedReader reader = new BufferedReader(fileReader);
        try {
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                Values values = new Values(line);
                UUID msgId = UUID.randomUUID();
                this.pending.put(msgId, values);
                this.collector.emit(values, msgId);
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error reading tuple", e);
        } finally {
            completed = true;
        }
    }

    @Override
    public void ack(Object msgId) {
        this.pending.remove(msgId);
    }

    @Override
    public void fail(Object msgId) {
        this.collector.emit(this.pending.get(msgId), msgId);
    }
}
实现语句分割bolt
package com.zhch.v4;

import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;

import java.util.Map;

public class SplitSentenceBolt extends BaseRichBolt {
    private OutputCollector collector;

    @Override
    public void prepare(Map map, TopologyContext topologyContext, OutputCollector outputCollector) {
        this.collector = outputCollector;
    }

    @Override
    public void execute(Tuple tuple) {
        String sentence = tuple.getStringByField("sentence");
        String[] words = sentence.split(" ");
        for (String word : words) {
            collector.emit(tuple, new Values(word));
        }
        this.collector.ack(tuple);
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
        outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("word"));
    }
}
实现单词计数bolt 
package com.zhch.v4;

import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileWriter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class WordCountBolt extends BaseRichBolt {
    private OutputCollector collector;
    private HashMap counts = null;

    @Override
    public void prepare(Map map, TopologyContext topologyContext, OutputCollector outputCollector) {
        this.collector = outputCollector;
        this.counts = new HashMap();
    }

    @Override
    public void execute(Tuple tuple) {
        String word = tuple.getStringByField("word");
        Long count = this.counts.get(word);
        if (count == null) {
            count = 0L;
        }
        count++;
        this.counts.put(word, count);

        BufferedWriter writer = null;
        try {
            writer = new BufferedWriter(new FileWriter("/home/grid/stormData/result.txt"));
            List keys = new ArrayList();
            keys.addAll(this.counts.keySet());
            Collections.sort(keys);
            for (String key : keys) {
                Long c = this.counts.get(key);
                writer.write(key + " : " + c);
                writer.newLine();
                writer.flush();
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (writer != null) {
                try {
                    writer.close();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                writer = null;
            }
        }

        this.collector.ack(tuple);
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
        outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("word", "count"));
    }
}
实现单词计数topology 
package com.zhch.v4;

import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.StormSubmitter;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;

public class WordCountTopology {
    public static final String SENTENCE_SPOUT_ID = "sentence-spout";
    public static final String SPLIT_BOLT_ID = "split-bolt";
    public static final String COUNT_BOLT_ID = "count-bolt";
    public static final String TOPOLOGY_NAME = "word-count-topology-v4";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SentenceSpout spout = new SentenceSpout();
        SplitSentenceBolt spiltBolt = new SplitSentenceBolt();
        WordCountBolt countBolt = new WordCountBolt();

        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        builder.setSpout(SENTENCE_SPOUT_ID, spout, 2);
        builder.setBolt(SPLIT_BOLT_ID, spiltBolt, 2).setNumTasks(4)
                .shuffleGrouping(SENTENCE_SPOUT_ID);
        builder.setBolt(COUNT_BOLT_ID, countBolt, 2)
                .customGrouping(SPLIT_BOLT_ID, new ModuleGrouping()); //使用 自定义 分组策略

        Config config = new Config();
        config.put("wordsFile", args[0]);

        if (args != null && args.length > 1) {
            config.setNumWorkers(2);
            //集群模式启动
            StormSubmitter.submitTopology(args[1], config, builder.createTopology());
        } else {
            LocalCluster cluster = new LocalCluster();
            cluster.submitTopology(TOPOLOGY_NAME, config, builder.createTopology());
            try {
                Thread.sleep(5 * 1000);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
            cluster.killTopology(TOPOLOGY_NAME);
            cluster.shutdown();
        }
    }
}
提交到Storm集群 
storm jar Storm02-1.0-SNAPSHOT.jar com.zhch.v4.WordCountTopology /home/grid/stormData/input.txt word-count-topology-v4
运行结果：
[grid@hadoop5 stormData]$ cat result.txt 
Apache : 1
ETL : 1
It : 1
Storm : 4
a : 4
analytics : 1
and : 5
any : 1
at : 1
can : 1
cases: : 1
clocked : 1
computation : 2
continuous : 1
easy : 2
guarantees : 1
is : 6
it : 2
machine : 1
makes : 1
many : 1
million : 1
more : 1
of : 2
online : 1
open : 1
operate : 1
over : 1
scalable : 1
second : 1
set : 1
simple : 1
source : 1
streams : 1
system : 1
unbounded : 1
up : 1
use : 2
used : 1
what : 1
will : 1
with : 1
your : 1
[grid@hadoop6 stormData]$ cat result.txt 
Hadoop : 1
RPC : 1
batch : 1
be : 2
benchmark : 1
data : 2
did : 1
distributed : 2
doing : 1
fast: : 1
fault-tolerant : 1
for : 2
free : 1
fun : 1
has : 1
language : 1
learning : 1
lot : 1
node : 1
per : 2
process : 1
processed : 2
processing : 2
programming : 1
realtime : 3
reliably : 1
to : 3
torm : 1
tuples : 1
到此，相信大家对“Storm怎么实现单词计数”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
            
            
                            

                标题名称：Storm怎么实现单词计数                

                当前URL：http://myzitong.com/article/ggeshe.html
            
        
        

            
其他资讯