Storm概念学习系列之Spout数据源
不多说,直接上干货!
Spout 数据源
消息源Spout是Storm的Topology中的消息生产者(即Tuple的创造者)。
Spout 介绍
1. Spout 的结构
Spout 是 Storm 的核心组件之一,最源头的接口是 IComponent,如图 1所示,几个Spout接口都继承自IComponent。
图 1 Spout 类图
2. Spout 发出的消息
Spout从外部获取数据后,向Topology中发出的Tuple可以是可靠的,也可以是不可靠的。
注意:一个可靠的消息源可以重新发射一个Tuple(如果该 Tuple 没有被 Storm 成功处理),但是一个不可靠的消息源Spout 一旦发出,一个Tuple 就把它彻底“遗忘”,也就不可能再发了。
3.Spout 发射的流
Spout 可以发射多个流。要达到这样的效果,使用 OutputFieldsDeclarer.declareStream 来定义多个流(即定义多个 Stream),然后使用 SpoutOutputCollector 的emit来发射指定的流。
4.Spout 的重要方法
Spout 的重要方法是 nextTuple()。 nextTuple 方法发射一个新的元组到 Topology,如果没有新元组发射,则直接返回。注意任务 Spout 的 nextTuple 方法都不要实现成阻塞的,因为Storm 是在相同的线程中调用 Spout 的方法。 Spout 的另外两个重要方法是 ack ()和 fail() 方法。当 Spout 发射的元组被拓扑成功处理时,调用 ack 方法;当处理失败时,调用 fail 方法。 ack和 fail 方法仅被可靠的 Spout 调用。
5.Spout 的组件
Spout的最顶层抽象是ISpout接口。在通常情况下(Shell和事务型的除外),实现一个Spout,可以直接实现接口IRichSpout,如果不想写多余的代码,可以直接继承BaseRichSpout。
Spout 实例
下面通过创建一个实例RandomSpout来介绍Spout, 图1为RandomSpout继承自BasicRichSpout及其实现的原理图。
图2 列出了实例 RandomSpout 继承自 BaseRichSpout 中的几个重要方法。
下面对图2 中的方法进行详细介绍。
(1) open 方法
当一个 Task 被初始化时会调用此 open 方法。一般都会在此方法中初始化发送 Tuple 的对象 SpoutOutputCollector 和配置对象 TopologyContext。
代码示例如下:
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
this.collector = collector;
random = new Random();
}
图2 RandomSpout 类图
图 3-4 RandomSpout 类的主要方法
(2) declareOutputFields 方法
此方法用于声明当前 Spout 的 Tuple 发送流。流的定义是通过 OutputFieldsDeclare.declareStream方法完成的,其中的参数包括了发送的域 Fields。
示例代码如下:
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("randomInt"));
}
(3) nextTuple 方法
这是 Spout 类中最重要的一个方法。发射一个 Tuple 到 Topology 都是通过该方法来实现的。
示例代码如下:
public void nextTuple() {
while(true){
Values val = new Values(random.nextInt());
collector.emit(val);
try {
Thread.sleep();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
以上代码从 100 以内的整数中随机生成一个数作为 Tuple 的值,然后通过_collector 发送到 Topology。
另外,除了上述几个方法之外,还有 getComponentConf iguration、ack、fail 和 close 方法等。 getComponentConfiguration 方法用于配置当前组件的参数, Storm 监测到一个 Tuple 被成功处理时调用 ack 方法,处理失败时调用 fail 方法,这两个方法在 BaseRichSpout 类中已经被隐式实现了。
Storm概念学习系列之Spout数据源的更多相关文章
- Storm概念学习系列之核心概念(Tuple、Spout、Blot、Stream、Stream Grouping、Worker、Task、Executor、Topology)(博主推荐)
不多说,直接上干货! 以下都是非常重要的storm概念知识. (Tuple元组数据载体 .Spout数据源.Blot消息处理者.Stream消息流 和 Stream Grouping 消息流组.Wor ...
- Storm概念学习系列之storm流程图
把stream当做一列火车, tuple当做车厢,spout当做始发站,bolt当做是中间站点!!! 见 Storm概念学习系列之Spout数据源 Storm概念学习系列之Topology拓扑 Sto ...
- Storm概念学习系列之Worker、Task、Executor三者之间的关系
不多说,直接上干货! Worker.Task.Executor三者之间的关系 Storm集群中的一个物理节点启动一个或者多个Worker进程,集群的Topology都是通过这些Worker进程运行的. ...
- Storm概念学习系列之storm的雪崩
不多说,直接上干货! Storm的雪崩问题的解决办法1: Storm概念学习系列之并行度与如何提高storm的并行度 Storm的雪崩问题的解决办法2:
- Storm概念学习系列之storm的特性
不多说,直接上干货! storm的特性 Storm 是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单.可靠地处理大量的数据流. Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快 ...
- Storm概念学习系列 之数据流模型、Storm数据流模型
不多说,直接上干货! 数据流模型 数据流模型是由数据流.数据处理任务.数据节点.数据处理任务实例等构成的一种数据模型.本节将介绍的数据流模型如图1所示. 分布式流处理系统由多个数据处理节点(node) ...
- Storm概念学习系列之事务
不多说,直接上干货! 事务 这里的事务是专门针对Topology提出来的,是为了解决元组在处理失败重新发送后的一系列问题的.简而言之,事务拓扑(transactional topology)就是指St ...
- Storm概念学习系列之Stream消息流 和 Stream Grouping 消息流组
不多说,直接上干货! Stream消息流是Storm中最关键的抽象,是一个没有边界的Tuple序列. Stream Grouping 消息流组是用来定义一个流如何分配到Tuple到Bolt. Stre ...
- 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 ...
随机推荐
- hashcode和equals
Java中集合(Collection):一类是List另外一类是Set: 区别:list中元素有序,可重复 Set元素无序,不能重复 如何保证元素不重复呢?Object.Equals 但是当添加的元素 ...
- SpringBoot04 SpringBoot 和 MyBatis 整合
1 所需的jar包 mysql驱动包:mysql-connector-java 数据库链接池:druid mybatis对应jar包:mybatis-spring-boot-starter 分页查询对 ...
- 2、misa统计SRR结果
参考: https://www.sogou.com/link?url=hedJjaC291NYNxVe4xgB4c3bUxXRMqZrT93cntTAgYfyBbRAdP9kIA.. https:// ...
- <c和指针>学习笔记5动态内存分配和预处理器
1 动态内存 比如声明数组得时候,我们需要提前预估数组长度,分配大了浪费,少了就更不好操作了.从而引入动态分配,需要的时候再分配. (1)malloc和free void *malloc(size_t ...
- linux命令-stty
一.用途: stty——改变和打印终端行设置 二.参数: 1.打印终端行设置 -a,--all 以人可读的方式打印所有当前设置:-a参数比单独的stty命令输出的终端信息更详细 -g,--save ...
- jquery 规范
使用单引号 不推荐 $("div").html("<img src='1.jpg'>"); 推荐 $('div').html('<img sr ...
- TMF大数据分析指南 Unleashing Business Value in Big Data(一)
大数据分析指南 TMF Frameworx最佳实践 Unleashing Business Value in Big Data 前言 此文节选自TMF Big Data Analytics Guide ...
- window 环境下在虚拟机上安装php环境
转发:https://www.cnblogs.com/orangegem/p/7191659.html 安装linux工具 :https://blog.csdn.net/z15732621582/ar ...
- [Django笔记] uwsgi + nginx 配置
django 和 nginx 通过 uwsgi 来处理请求,类似于 nginx + php-fpm + php 安装nginx 略 安装配置uwsgi pip install uwsgi 回想php- ...
- matlab矩阵与数组
数组运算:数与数组加减:k+/-A %k加或减A的每个元素数组乘数组: A.*B %对应元素相乘数组乘方: A.^k %A的每个元素k次方:k.^A,分别以k为底A的各元素为指数求幂值数除以数组: k ...