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Apache Storm 官方文档 —— 常用模式

本文列出了 Storm 拓扑中使用的一些常见模式,包括: 数据流的 join 批处理 BasicBolt 内存缓存与域分组的结合 Top N 流式计算 TimeCacheMap CoordinatedBolt 与 KeyedFairBolt Joins 数据流的 join 一般指的是通过共有的域来聚合两个或多个数据流的过程。与一般的数据库中 join 操作要求有限的输入与清晰的语义不同,数据流 join 的输入往往是无限的数据集,而且并不具备明确的语义。 join 的类型一般是由应用的需求决定的。有些应用需要将两个流在某个固定时间内的所有 tuple 进行 join,另外一些应用却可能要求对每个 join 域的 join 操作过程的两侧只保留一个 tuple,而其他的应用也许还有一些其他需求。不过这些 join 类型一般都会有一个基本的模式,那就是将多个输入流进行分区。Storm 可以很容易地使用域分组的方法将多个输入流聚集到一个联结 bolt 中,比如下面这样: builder.setBolt("join", new MyJoiner(), parallelism) .fieldsG...

Apache Storm 官方文档 —— 序列化

本文阐述了 Storm 0.6.0 以上版本的序列化机制。在低于 0.6.0 版本的 Storm 中使用了另一种序列化系统,详细信息可以参考Serialization (prior to 0.6.0)一文。 Storm 中的 tuple 可以包含任何类型的对象。由于 Storm 是一个分布式系统,所以在不同的任务之间传递消息时 Storm 必须知道怎样序列化、反序列化消息对象。 Storm 使用Kryo对对象进行序列化。Kryo 是一个生成小序列的灵活、快速的序列化库。 Storm 本身支持基础类型、字符串、字节数组、ArrayList、HashMap、HashSet 以及 Clojure 的集合类型的序列化。如果你需要在 tuple 中使用其他的对象类型,你就需要注册一个自定义的序列化器。 动态类型 在 tuple 中没有对各个域(field)的直接类型声明。你需要将对象放入对应的域中,然后 Storm 可以动态地实现对象的序列化。在学习序列化接口之前,我们先来了解一下为什么 Storm 的 tuple 是动态类型化的。 为 tuple 的 fields 增加静态类型会大幅增加 St...

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