《Storm实时数据处理》一1.8　对Bolt进行单元测试-低调大师

《Storm实时数据处理》一1.8　对Bolt进行单元测试

2017-07-02 632

本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第1章，第1.8节，（澳）Quinton Anderson　著卢誉声　译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.8　对Bolt进行单元测试

对于任何产品交付来说，单元测试都是其重要组成部分，我们也必须对Bolt中实现的逻辑进行单元测试。

1.8.1　准备工作

单元测试中有一种很常用的技术叫做Mock，它允许你动态生成依赖对象的假实例，这样才能保证对一个特定类进行准确的单元测试。本书通过JUnit 4和JMock来演示单元测试。请花些时间阅读JMock使用方法，网址是 http://jmock.org/cookbook.html。

1.8.2　实战

Step01　在src/test/java目录下创建storm.cookbook包，然后创建StormTestCase类

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Spark大数据处理系列之Machine Learning

本文是《Spark大数据处理》系列的第四篇，其他三篇：Spark介绍、Saprk SQL和Spark Streaming。最近几年，机器学习、预测分析和数据科学主题得到了广泛的关注。Spark的机器学习库（Spark MLlib），包括各种机器学习算法：协同过滤算法、聚类算法、分类算法和其他算法。在前面的《Spark大数据处理》系列文章，介绍Apache Spark框架，介绍如何使用Spark SQL库的SQL接口去访问数据，使用Spark Streaming进行实时流式数据处理和分析。在本篇文章，作者将讨论机器学习概念以及如何使用Spark MLlib来进行预测分析。后面将会使用一个例子展示Spark MLlib在机器学习领域的强悍。 Spark机器学习API包含两个package：spark.mllib 和spark.ml。 spark.mllib包含基于弹性数据集（RDD）的原始Spark机器学习API。它提供的机器学习技术有：相关性、分类和回归、协同过滤、聚类和数据降维。 spark.ml提供建立在DataFrame的机器学习API，DataFrame是Spark SQL...

2017-07-03

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本节书摘来自华章计算机《Storm企业级应用：实战、运维和调优》一书中的第3章，第3.3节,作者：马延辉陈书美雷葆华著，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.3　Bolt消息处理者认识了消息源Spout和消息的数据存储元组Tuple，接下来了解消息的处理者Bolt。Bolt是接收Spout发出元组Tuple后处理数据的组件，所有的消息处理逻辑被封装在Bolt中，Bolt负责处理输入的数据流并产生输出的新数据流。3.3.1　Bolt介绍消息处理者Bolt在Storm中是一个被动的角色。Bolt把元组作为输入，然后产生新的元组作为输出。1.?Bolt的功能Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等操作。Bolt还可以简单地传递消息流，复杂的消息流处理往往需要很多步骤，因此也就需要很多Bolt来处理。2.

2017-07-03

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