一.本地模式 1.WordCountSpout类 package com.demo.wc; import java.util.Map; import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector; import org.apache.storm.task.TopologyContext; import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer; import org.apache.storm.topol…

public class WordCount { static Directory directory; // 创建分词器 static Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(); static IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer); static IndexWriter writer; static IndexReader reader; static { // 指定索引存放目录以及…

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards…

Storm基本概念 Storm是一个分布式的.可靠地.容错的数据流处理系统.Storm分布式计算结构称为Topology(拓扑)结构,顾名思义,与拓扑图十分类似.该拓扑图主要由数据流Stream.数据流的生成者Spout和数据流的运算者Bolt组成.如下图所示: 在Storm系统中,数据主要是通过tuple数据结构进行传输的.tuple就是一个列表,列表中可以存放任何类型的数据(该数据类型必须要实现序列化). Spout的作用就是从数据源中获取需要的数据,起到一个数据采集器的作用.然后spout…

1.HBase Increment计数器 hbase counter的原理: read+count+write,正好完成,就是讲key的value读出,若存在,则完成累加,再写入,若不存在,则按"0"处理,再加上你需要累加的值. 传统上,如果没有 counter,当我们要给一个 column 的值 +1 或者其他数值时,就需要先从该 column 读取值,然后在客户端修改值,最后写回给 Region Server,即一个 Read-Modify-Write (RMW) 操作.在这样的过…

WordCountBolt public class WordCountBolt extends BaseBasicBolt { private Map<String,Integer> counters = new ConcurrentHashMap<String, Integer>(); /** * 该方法只会被调用一次,用来初始化 * @param stormConf * @param context */ @Override public void prepare(Map s…

1,分布式单词计数的流程 首先要有数据源,在SentenceSpout中定义了一个字符串数组sentences来模拟数据源.字符串数组中的每句话作为一个tuple发射.其实,SplitBolt接收SentenceSpout发射的tuple,它将每句话分割成每个单词,并将每个单词作为tuple发射.再次,WordCountBolt接收SplitBolt发送的tuple,它将接收到的每一个单词统计计数,并将 <单词:出现次数> 作为tuple发射.最后,ReportBolt接收WordCountB…

任务需求 统计HDFS上文件的wordcount,并将统计结果输出到HDFS 功能拆解 读取HDFS文件 业务处理(词频统计) 缓存处理结果 将结果输出到HDFS 数据准备 事先往HDFS上传需要进行词频统计的文件word.txt.word2.txt(可以是多个)... 假设目录是/user/hadoop/input/... 框架搭建 先把具体的功能框架搭建出来,再进行细节方面的编写. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org…

1.Github链接 GitHub链接地址https://github.com/Zzwenm/PersonProject-C2 2.PSP表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 • Estimate • 估计这个任务需要多少时间 480 720 Development 开发 • Analysis • 需求分析 (包括学习新技术) 120 180 • Design Spec • 生成设计文档…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jiq408694711/article/details/34181439 前面已经在我的Ubuntu单机上面搭建好了伪分布模式的HBase环境,当中包含了Hadoop的执行环境. 详见我的这篇博文:http://blog.csdn.net/jiyiqinlovexx/article/details/29208703 我的目的主要是学习HBase,下一步打算学习的是将HBase作为Hadoop作业的…

现在进入了实战阶段,使用统计单词个数的实例让我们了解开发和测试Linux驱动程序的完整过程.第一个Linux驱动程序是统计单词个数. 这个Linux驱动程序没有访问硬件,而是利用设备文件作为介质与应用程序交互,应用程序通过向设备文件传递一个由空格分隔的字符串,将每一个被空格隔开的子字符串看作一个单词,然后从设备文件读出来的是该字符串包含的单词个数.在编写此Linux驱动程序前需要做一些准备工作,先使用命令 “# mkdir -p /root/drivers/ch06/word_count # c…

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep…

摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析.CSDN在此编译.整理. 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快. 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机…

根据一篇英文文章统计其中单词出现最多的10个单词. # -*- coding: utf-8 -*-import urllib2import refrom collections import Counter '''007之雷霆谷 You Only Live Twice',可以从http://novel.tingroom.com/jingdian/1584/47084.html这个地址获取,列出其中使用最频繁的10个单词,并给出它们的出现次数Python2.7上测试通过''' '''根据URL网址…

P1308 统计单词数 题目描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能,该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置,有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数. 现在,请你编程实现这一功能,具体要求是:给定一个单词,请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置.注意:匹配单词时,不区分大小写,但要求完全匹配,即给定单词必须与文章 中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同(参见样例1 ),如果给定单词仅是文章中某一单词的一部分则不算匹配(参见样例2 ). 输入输出格式 输入格式: 输入文件…

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之编码实践>  该课程我以用户实时上报日志案例为基础,带着大家去完成各个KPI的编码工作,实现生产模块.消费模块,数据持久化,以及应用调度等工作, 通过对这一系列流程的演示,让大家能够去掌握Kafka项目的相关编码以及调度流程.下面,我们首先来预览本课程所包含的课时,他们分别有: 接下来,我们开始第一课时的学习:<数据生产实现> 2.内容 2.1 数据生产实现 本课时主要给大家演示Kafka数据生产的代码实现,在前面搭建好的集群环…

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之分析与设计>  本课程我通过一个用户实时上报日志案例作为基础,带着大家去分析Kafka这样一个项目的各个环节,从而对项目的整体设计做比较合理的规划,最终让大家能够通过本课程去掌握类似Kafka项目的分析与设计.下面,我给大家介绍本课程包含的课时内容,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<项目整体概述>. 2.内容 2.1 项目整体设计 项目整体概述主要讲解一个项目产生的背景,以及该项目背后的目的,从而让大家更好的去把握…

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之应用概述> 本课程是通过一个用户实时上报日志来展开的,通过介绍 Kafka 的业务和应用场景,并带着大家搭建本 Kafka 项目的实战开发环境.下面我们来看看本课程有哪些课时,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<Kafka 回顾>. 2.内容 2.1 Kafka 回顾 本课时简述 Kafka 平台部署的注意事项,以及 Kafka 在企业中的业务场景和应用场景.让大家了解 Kafka 在企业中的使用. 本课时主要包含以…

一.项目整体概述 简述项目的背景 背景:用户行迹企业运营 分析项目的目的 通过对项目的分析,可以初步得到以下目的: •实时掌握用户动态 •根据实时统计结果,适度推广 •统计分析效果,快速合理的调整 二.Producer 模块分析 分析生产数据来源 在用户上报日志中,每条日志记录代表用户的一次活动状态,示例数据如下: 121.40.174.237 yx12345 [21/July/2015 13:25:45 +0000] chrome appid_5 "http://www.***.cn/sort…

一.数据生产实现 1.配置数据生产模块 项目基础配置所包含的内容,如下所示: •项目工程的文件配置 •集群连接信息配置 •开发演示 2.实现 Flume 到 Kafka 模块 实现 Flume 到 Kafka 模块所包含的内容,如下所示: •Flume 集群信息配置 •数据收集 •数据收集演示 二.数据消费实现 1.配置数据消费模块 配置数据消费模块信息所包含的内容,如下所示: •Storm 集群信息配置 •依赖文件配置 •操作演示 2.实现 Kafka 到 Storm 模块 实现 Kafka…

词频统计 1.需求:读取指定目录的数据,并且实现单词计数功能 2.实现方案: Spout用于读取指定文件夹(目录),读取文件,将文件的每一行发射到Bolt SplitBolt用于接收Spout发射过来的数据,并拆分,发射到CountBolt CountBolt接收SplitBolt发送的每一个单词,进行单词计数操作 3.拓扑设计: DataSourceSpout + SplitBolt + CountBolt 代码如下: package com.csylh; import org.apache.…

一.top3热门商品实时统计案例 1.概述 Spark Streaming最强大的地方在于,可以与Spark Core.Spark SQL整合使用,之前已经通过transform.foreachRDD等算子看到, 如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作.现在就来看看,如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用. 案例:每隔10秒,统计最近60秒的,每个种类的每个商品的点击次数,然后统计出每个种类top3热门的商品. 2.java案例 packag…

功能0:输出某个英文文本文件中 26 字母出现的频率,由高到低排列,并显示字母出现的百分比,精确到小数点后面两位. 功能1:输出文件中所有不重复的单词,按照出现次数由多到少排列,出现次数同样多的,以字典序排列. 功能2: 指定文件目录,对目录下每一个文件执行统计的操作. 功能3:指定文件目录,是会递归遍历目录下的所有子目录的文件进行统计单词的功能. 功能4:输出出现次数最多的前 n 个单词,  例如, 提示统计统计前多少名:输入10. 就是输出最常出现单词的前 10 名. 当没有指明数量的时候,…

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli…

[luogu]P1026 统计单词个数 题目描述 给出一个长度不超过200的由小写英文字母组成的字母串(约定;该字串以每行20个字母的方式输入,且保证每行一定为20个).要求将此字母串分成k份(1<k<=40),且每份中包含的单词个数加起来总数最大(每份中包含的单词可以部分重叠.当选用一个单词之后,其第一个字母不能再用.例如字符串this中可包含this和is,选用this之后就不能包含th). 单词在给出的一个不超过6个单词的字典中. 要求输出最大的个数. 输入输出格式 输入格式: 每组的第…

使用bash关联数组统计单词 从bash 4开始支持关联数组,使用前需要声明,即 declare -A map map[key1]=value1 map[key2]=value2 map=([key1]=value1 [key2]=value2) # 获取keys keys=${!map[@]} # 获取values values=${map[@]} 利用关联数组,很容易实现单词统计,源码文件wordCount.sh #!/bin/bash if [[ $# -lt 1 ]] then echo…

第六章第一个linux个程序:统计单词个数 从本章就开始激动人心的时刻——实战,去慢慢揭开linux神秘的面纱.本章的实例是统计一片文章或者一段文字中的单词个数.  第 1 步:建立 Linu x 驱动骨架 (装载和卸载 Linu x 驱动) 第 2 步:注册和注销设备文件: 第 3 步z 指定与驱动相关的信息: 第 4 步＝指定回调函数 : 第 5 步z 编写业务逻辑 : 第 6 步:编写 Makefile文件 : 第 7 步z 编译 Linux 驱动程序 : 第 8 步2 安装和卸载 Lin…

分IP统计访问次数即网站统计每个IP地址访问本网站的次数. 分析 因为一个网站可能有多个页面,无论哪个页面被访问,都要统计访问次数,所以使用过滤器最为方便. 因为需要分IP统计,所以可以在过滤器中创建一个Map,使用IP为key,访问次数为value.当有用户访问时,获取请求的IP,如果IP在Map中存在,说明以前访问过,那么在访问次数上加1,即可:IP在Map中不存在,那么设置次数为1. 那么问题来了! 问题一:为什么使用Map存放? Map是一个由键值对组成的数据结构,其中所有的key组成一…

知识点: 1)数组 数组是用来存储一系列值的变量,可通过索引来访问数组的值. Awk中数组称为关联数组,因为它的下标(索引)可以是数字也可以是字符串. 下标通常称为键,数组元素的键和值存储在Awk程序内部的一个表中,该表采用散列算法,因此数组元素是随机排序. 数组格式:array[index]=value 1.Nginx日志分析 日志格式:'$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_…

NOIP200107统计单词个数 难度级别: A: 编程语言:不限:运行时间限制:1000ms: 运行空间限制:51200KB: 代码长度限制:2000000B 试题描述 给出一个长度不超过200的由小写英文字母组成的字母串(约定;该字串以每行20个字母的方式输入,且保证每行一定为20个).要求将此字母串分成k份(1<k<=40),且每份中包含的单词个数加起来总数最大(每份中包含的单词可以部分重叠,但不能选出两个单词而它们的开始位置相同). 单词在给出的一个不超过6个单词的字典中.要求输出最大…