javafu
- 浏览: 56416 次
- 性别:
- 来自: 北京
-
文章分类
最新评论
统计高并发UV可行的方案（类似WordCount的计算去重word总数）：
bolt1通过fieldGrouping 进行多线程局部汇总，下一级blot2进行单线程保存session_id和count数到Map且进行遍历，可以得到：
Pv、UV、访问深度（按每个session_id 的浏览数）
2014-05-01 UV数（按日期统计）
既然去重，必须持久化。两种持久化数据：
1、内存（适用中小型数据）
数据结构Map
2、no-sql 分布式数据库，如Hbase（适用大型数据）
1、数据源
2、日期格式化处理类
3、多线程局部汇总深度数据
4、单线程汇总数据
5、topoly类
6、pom.xml文件
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.test</groupId>
<artifactId>StormMavenProject</artifactId>
<packaging>jar</packaging>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>StormMavenProject</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.ow2.asm</groupId>
<artifactId>asm</artifactId>
<version>5.0.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.clojure</groupId>
<artifactId>clojure</artifactId>
<version>1.7.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.lmax</groupId>
<artifactId>disruptor</artifactId>
<version>3.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.esotericsoftware</groupId>
<artifactId>kryo</artifactId>
<version>3.0.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>2.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId>
<version>1.6.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
<version>2.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.esotericsoftware</groupId>
<artifactId>minlog</artifactId>
<version>1.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.objenesis</groupId>
<artifactId>objenesis</artifactId>
<version>2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.esotericsoftware</groupId>
<artifactId>reflectasm</artifactId>
<version>1.10.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>javax.servlet</groupId>
<artifactId>servlet-api</artifactId>
<version>2.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.21</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-core</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-rename-hack</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>3.8.1</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ring-cors</groupId>
<artifactId>ring-cors</artifactId>
<version>0.1.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.4.10</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<finalName>StormMavenProject</finalName>
</build>
</project>
7、日期处理类
8、测试结果
bolt1通过fieldGrouping 进行多线程局部汇总，下一级blot2进行单线程保存session_id和count数到Map且进行遍历，可以得到：
Pv、UV、访问深度（按每个session_id 的浏览数）
2014-05-01 UV数（按日期统计）
既然去重，必须持久化。两种持久化数据：
1、内存（适用中小型数据）
数据结构Map
2、no-sql 分布式数据库，如Hbase（适用大型数据）
1、数据源
public class SourceSpout implements IRichSpout{
/**
* 数据源Spout
*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
Queue<String> queue = new ConcurrentLinkedQueue<String>();
SpoutOutputCollector collector = null;
String str = null;
public void nextTuple() {
if (queue.size() >= 0) {
collector.emit(new Values(queue.poll()));
}
try {
Thread.sleep(500) ;
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public void open(Map conf, TopologyContext context,
SpoutOutputCollector collector) {
try {
this.collector = collector;
Random random = new Random();
String[] hosts = { "www.taobao.com" };
String[] session_id = { "ABYH6Y4V4SCVXTG6DPB4VH9U123", "XXYH6YCGFJYERTT834R52FDXV9U34", "BBYH61456FGHHJ7JL89RG5VV9UYU7",
"CYYH6Y2345GHI899OFG4V9U567", "VVVYH6Y4V4SFXZ56JIPDPB4V678" };
String[] time = { "2014-01-07 08:40:50", "2014-01-07 08:40:51", "2014-01-07 08:40:52", "2014-01-07 08:40:53",
"2014-01-07 09:40:49", "2014-01-07 10:40:49", "2014-01-07 11:40:49", "2014-01-07 12:40:49" };
for (int i = 0; i < 20; i++) {
queue.add(hosts[0]+"\t"+session_id[random.nextInt(5)]+"\t"+time[random.nextInt(8)]);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public void close() {
// TODO Auto-generated method stub
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
// TODO Auto-generated method stub
declarer.declare(new Fields("log"));
}
public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}
public void ack(Object msgId) {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println("spout ack:"+msgId.toString());
}
public void activate() {
// TODO Auto-generated method stub
}
public void deactivate() {
// TODO Auto-generated method stub
}
public void fail(Object msgId) {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println("spout fail:"+msgId.toString());
}
}
2、日期格式化处理类
public class FmtLogBolt implements IBasicBolt{
/**
* 格式化日期
*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("date","session_id"));
}
public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {
// TODO Auto-generated method stub
}
String eachLog = null;
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
eachLog=input.getStringByField("log");
if (eachLog != null && eachLog.length() > 0 ) {
collector.emit(new Values(DateFmt.getCountDate(eachLog.split("\t")[2],DateFmt.date_short),eachLog.split("\t")[1])) ;// 日期, session_id
}
}
public void cleanup() {
// TODO Auto-generated method stub
}
}
3、多线程局部汇总深度数据
public class DeepVisitBolt implements IBasicBolt{
/**
* 多线程局部汇总深度数据
*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("date_session_id","count"));
}
public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {
// TODO Auto-generated method stub
}
Map<String, Integer> counts = new HashMap<String, Integer>();
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
String dateString =input.getStringByField("date");
String session_id = input.getStringByField("session_id");
Integer count = counts.get(dateString+"_"+session_id);
if (count == null) {
count = 0;
}
count ++ ;
counts.put(dateString+"_"+session_id,count) ;
collector.emit(new Values(dateString+"_"+session_id,count)) ;
}
public void cleanup() {
// TODO Auto-generated method stub
};
}
4、单线程汇总数据
public class UVSumBolt implements IBasicBolt{
/**
* 单线程汇总数据
*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
Map<String, Integer> counts = new HashMap<String, Integer>();
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
// TODO Auto-generated method stub
}
public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {
cur_date = DateFmt.getCountDate("2014-01-07", DateFmt.date_short);
}
long beginTime = System.currentTimeMillis() ;
long endTime = 0;
String cur_date = null;
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
try {
endTime = System.currentTimeMillis() ;
long PV = 0;// 总数
long UV = 0; // 个数，去重后
String dateSession_id = input.getString(0);
Integer count = input.getInteger(1);
//清空不是当天的数据
if (!dateSession_id.startsWith(cur_date)
&& DateFmt.parseDate(dateSession_id.split("_")[0]).after(
DateFmt.parseDate(cur_date))) {
cur_date = dateSession_id.split("_")[0];
counts.clear();
}
counts.put(dateSession_id, count);
if (endTime - beginTime >= 2000) {//两秒输出一次
// 获取word去重个数，遍历counts 的keySet，取count
Iterator<String> i2 = counts.keySet().iterator();
while (i2.hasNext()) {
String key = i2.next();
if (key != null) {
if (key.startsWith(cur_date)) {
UV++;
PV += counts.get(key);
}
}
}
System.err.println("PV=" + PV + "; UV="+ UV);
}
} catch (Exception e) {
throw new FailedException("SumBolt fail!");
}
}
public void cleanup() {
// TODO Auto-generated method stub
}
}
5、topoly类
public class UVTopo {
/**
* topoly类
*/
public static void main(String[] args) {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("spout", new SourceSpout(), 1);
builder.setBolt("FmtLogBolt", new FmtLogBolt(), 4).shuffleGrouping("spout");
// Fields Grouping：按Field分组，比如按word来分组， 具有同样word的tuple会被分到相同的Bolts， 而不同的word则会被分配到不同的Bolts。
builder.setBolt("sumBolt", new DeepVisitBolt(),4).fieldsGrouping("FmtLogBolt", new Fields("date","session_id"));
builder.setBolt("UvSum", new UVSumBolt(), 1).shuffleGrouping("sumBolt") ;
Config conf = new Config() ;
conf.setDebug(true);
if (args.length > 0) {
try {
StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());
} catch (AlreadyAliveException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvalidTopologyException e) {
e.printStackTrace();
} catch (AuthorizationException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}else {
LocalCluster localCluster = new LocalCluster();
localCluster.submitTopology("mytopology", conf, builder.createTopology());
}
}
}
6、pom.xml文件
引用
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.test</groupId>
<artifactId>StormMavenProject</artifactId>
<packaging>jar</packaging>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>StormMavenProject</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.ow2.asm</groupId>
<artifactId>asm</artifactId>
<version>5.0.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.clojure</groupId>
<artifactId>clojure</artifactId>
<version>1.7.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.lmax</groupId>
<artifactId>disruptor</artifactId>
<version>3.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.esotericsoftware</groupId>
<artifactId>kryo</artifactId>
<version>3.0.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>2.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId>
<version>1.6.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
<version>2.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.esotericsoftware</groupId>
<artifactId>minlog</artifactId>
<version>1.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.objenesis</groupId>
<artifactId>objenesis</artifactId>
<version>2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.esotericsoftware</groupId>
<artifactId>reflectasm</artifactId>
<version>1.10.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>javax.servlet</groupId>
<artifactId>servlet-api</artifactId>
<version>2.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.21</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-core</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-rename-hack</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>3.8.1</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ring-cors</groupId>
<artifactId>ring-cors</artifactId>
<version>0.1.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.4.10</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<finalName>StormMavenProject</finalName>
</build>
</project>
7、日期处理类
public class DateFmt {
/*
* 日期处理类
*/
public static final String date_long = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" ;
public static final String date_short = "yyyy-MM-dd" ;
public static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(date_short);
public static String getCountDate(String date,String patton)
{
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(patton);
Calendar cal = Calendar.getInstance();
if (date != null) {
try {
cal.setTime(sdf.parse(date)) ;
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return sdf.format(cal.getTime());
}
public static Date parseDate(String dateStr) throws Exception
{
return sdf.parse(dateStr);
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
// System.out.println(DateFmt.getCountDate("2014-03-01 12:13:14", DateFmt.date_short));
System.out.println(parseDate("2014-05-02").after(parseDate("2014-05-01")));
}
}
8、测试结果
- 大小: 191.2 KB
分享到：
发表评论
-
ITridentSpout、FirstN(取Top N)实现、 流合并和join
2017-05-25 10:01 1029一、ITridentSpout 基于事务 static int ... -
Trident实战之计算网站PV
2017-05-24 13:24 6461、Trident实战之计算网站PV /** * ... -
Trident API和概念
2017-05-23 10:57 747一、Trident API——Spout ITride ... -
Trident入门
2017-05-22 13:44 512英文原址：https://github.com/nathanm ... -
分布式远程调用drpc实例
2017-05-22 10:53 414一、DRPC定义 分布式dRPC（distributed RP ... -
不透明分区事务IOpaquePartitionedTransactional实例
2017-05-22 10:54 6761、spout public class MyOpaq ... -
分区事务IPartitionedTransactionalSpout实例
2017-05-21 11:02 5791.分区事务spout public class My ... -
普通事务ITransactionalSpout实例之按天统计数据
2017-05-20 16:56 4821、普通事务Spout /** * 普通事务Spou ... -
普通事务ITransactionalSpout实例
2017-05-20 15:45 8171、普通事务Spout /** * 普通事务Spou ... -
Storm事务API
2017-05-19 16:00 610Spout ITransactionalSpout<T& ... -
Storm批处理事务原理详解
2017-05-19 15:54 2094事务：Storm容错机制通 ... -
集群统一启动和停止shell脚本开发
2017-05-17 09:56 4461、cd 2、ls -al 显示隐藏目录 3、rm -rf ... -
storm高并发PV统计，利用zookeeper锁输出汇总值
2017-05-14 14:42 892汇总型方案： 1、shuffleGrouping下，pv(单线 ... -
storm高并发PV统计
2017-04-16 17:54 682一、PV统计思考 方案需要考虑分析多线程下，注意线程安全问题。 ... -
Storm高并发运用WordSum
2017-04-16 14:21 10661、创建发射所有字符串统计总个数及去重个数处理类 pub ... -
storm分组策略介绍
2017-04-16 11:46 700一、storm数据来源 Spout的数据源： MQ：直接流数 ... -
Storm高并发介绍
2017-04-16 10:18 586并发度： worker：指的是component (spo ... -
Storm 字符统计Demo
2017-04-14 13:57 5311、数据源读取，字符发射spout类 /** * 字符 ... -
Storm 本地模式
2017-04-09 22:25 392本地模式，是在eclipse等编译器编写strom运行文件 ... -
Storm启动配置
2017-03-29 17:40 667一、安装Storm wget ...
相关推荐
在大数据处理领域，Apache Storm是一个实时计算系统，它能够持续处理数据流，实现低延迟、高吞吐量的数据分析。在这个“Storm API实现词频统计”的案例中，我们将深入探讨如何利用Java编程语言和Storm API来构建一个...
Storm流计算从入门到精通之技术篇(高并发策略、批处理事务、Trident精解、运维监控、企业场景) Storm入门教程 之Storm原理和概念详解，出自Storm流计算从入门到精通之技术篇，Storm入门视频教程用到技术：Storm集群...
【storm统计单词数的demo】是一个基于Apache Storm的入门级示例，旨在帮助初学者理解这个分布式实时计算系统的运作机制。Apache Storm是一个开源的流处理框架，它允许开发者处理无界数据流，实现高吞吐量、低延迟的...
实时数据统计 logstash + redis + storm + mysql 实时统计日志（浏览＋交易等）_log_topology
Highcharts是一个JavaScript图表库，用于在Web上生成高质量的、交互式的图表。在“地区销售实时统计”项目中，Highcharts用于将后台处理后的销售数据以图表形式展示出来，例如折线图、柱状图等，使得用户可以直观地...
标题中的“791792259ARMA_Analysis_storm1uv_armamatlab_频率预测_”暗示了这是一个关于使用ARMA（自回归移动平均）模型进行频率预测的项目，其中“storm1uv”可能指的是某种特定的数据集或场景，比如模拟风暴期间的...
标题中的“Storm 本地运行 统计字母出现次数”指的是使用Apache Storm分布式流处理系统，在本地环境中进行测试，实现一个简单的应用，该应用的任务是统计输入数据中各个字母出现的频率。Apache Storm是一个实时计算...
主分支： ＃＃包裹包战 mvn clean package -DskipTests=true -Dwarcp ./target/storm-ui.war $TOMCAT_HOME/webapps/包装罐 mvn clean package -DskipTests=truecp ./target/storm-ui-*.jar $STORM_HOME/external/...
Storm的事务性拓扑主要用于确保数据处理的精确一次性交付（exactly-once processing semantics），这在某些需要极高可靠性的实时计算场景中非常关键。 Storm集群的运行模式包括本地模式和分布式模式。本地模式适用...
Storm的设计目标是确保数据处理的高可靠性和低延迟。在Storm中，"ack机制"是实现数据可靠传输的关键特性，它确保了每个消息至少被处理一次（At-Least-Once Delivery）。下面我们将详细探讨Storm的ack机制以及它如何...
1. **Storm/workerbeats/<topology-id>/node-port**：存储 Worker 的运行状态和统计信息，包括 topology-id、Worker 上所有 Executor 的统计信息（例如发送和接收的消息数）、Worker 的启动时间和最后更新时间等。...
* fault-tolerant：Storm 可以自动恢复故障节点，保证系统的高可用性。 * scalable：Storm 可以根据需要水平扩展，提高系统的处理能力。 * flexible：Storm 支持多种数据源和处理方式，可以满足不同的业务需求。 ...
这样的话，storm才能去消费kafka中的实时的访问日志，然后去进行缓存热数据的统计 用得技术方案非常简单，从lua脚本直接创建一个kafka producer，发送数据到kafka ``` wget ...
在Storm中，你可以模拟多个并发用户，进行负载和压力测试，评估Web服务在高并发情况下的稳定性和性能。通过分析响应时间、错误率等指标，可以找出系统的瓶颈和优化方向。 6. 自动化测试： Storm支持脚本化的测试...
4. 鲁棒性：Storm设计目标之一是提供健壮、容易管理的集群，即使在高并发的情况下也能保证系统的稳定运行。 5. 容错性：Storm具备容错能力，当计算出现错误时，系统能够重新分配任务，保证计算的持续进行。 6. 编程...
项目3-非跳出UV-Storm topology开发二】 在本项目中，我们将探讨如何利用Apache Storm开发一个实时数据分析系统，特别是关注非跳出用户视图（UV）的计算。非跳出UV是指在网站上至少访问了两个不同页面的用户数，它...
本教程将详细介绍如何基于Storm搭建本地集群，并实现一个可运行的实时统计CallLog的示例。这个过程涉及到的知识点包括Storm的基本概念、Maven的使用以及Java编程。 首先，让我们了解一下Apache Storm的核心概念。...
- 除了基础的Apache Storm，课程中还提到了JStorm，它是阿里巴巴开源的一个高性能、高稳定性的Storm版本，针对大规模集群和高并发场景进行了优化。 6. **HBase存储与State运用**： - 在项目1中，我们使用HBase...
- **低延迟和高性能**：Storm设计用于处理高频率、低延迟的数据流，可以处理每秒数百万条消息。 - **分布式和可扩展**：Storm可以在多个服务器上分布运行，通过添加更多的服务器轻松扩展处理能力。 - **容错**：...