`
m635674608
  • 浏览: 5032351 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 南京
社区版块
存档分类
最新评论

滑动窗口在storm中的实现

 
阅读更多

问题导读:
1.滑动的触发由谁来完成?
2.你认为滑动窗口与storm该如何结合?
3.滑动窗口与storm结合是如何实现的?

 

这里需要对storm有所了解,可以参考总体认识storm包括概念,场景,组成,明白storm之后,我们继续下面内容。


这里首先需要明白一个场景,那就是这个滑动窗口是什么窗口,about云首页位置,如下图所示,这个便是滑动窗口的一个例子,但是本文讲的不是图片的滑动,而是数据页面的滑动,明白了这个问题,我们继续向下看。

<ignore_js_op style="word-wrap: break-word; font-stretch: normal;"> 


滑动窗口在监控和统计应用的场景比较广泛,比如每隔一段时间(10s)统计最近30s的请求量或者异常次数,根据请求或者异常次数采取相应措施;这里说一下滑动窗口在storm中实现的原理。参见下图:

<ignore_js_op style="word-wrap: break-word; font-stretch: normal;"> 



窗口大小为30s,每10s就统计一次,那么窗口一共有3个slot,可以对窗口建立长度为3的数组;在storm的blot中在10s内通过execute(tuple)功能不停的把接收的tuple进行count个数(假如内置变量为tuple_count),每10s会自动触发滑动窗口的移动工作(Array[slot3]=》Array[slot2],Array[slot2]=》Array[slot1]),并存储当前tuple_count值到Array[slot3] ,随之可以进行统计窗口的数据了。

那么如何每10s进行自动触发,storm有一个TickTuple可以满足这个要求,
"__system" component会定时往task发送 "__tick" stream的tuple
发送频率由TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS来配置, 可以在default.ymal里面配置
也可以在代码里面通过getComponentConfiguration()来进行配置,

  1. public Map<string, object="" style="word-wrap: break-word;"> getComponentConfiguration() {
  2. Map<string, object="" style="word-wrap: break-word;"> conf = new HashMap<string, object="" style="word-wrap: break-word;">();
  3. conf.put(Config.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, emitFrequencyInSeconds);
  4. return conf;
复制代码



配置完成后, storm就会定期的往task发送ticktuple
只需要通过isTickTuple来判断是否为tickTuple, 就可以完成定时触发的功能

  1. public static boolean isTickTuple(Tuple tuple) {
  2. return tuple.getSourceComponent().equals(Constants.SYSTEM_COMPONENT_ID) SYSTEM_COMPONENT_ID == "__system"
  3. && tuple.getSourceStreamId().equals(Constants.SYSTEM_TICK_STREAM_ID); SYSTEM_TICK_STREAM_ID == "__tick"
  4. }
复制代码

 

http://www.dataguru.cn/article-5585-1.html

 

 

 

分享到:
评论

相关推荐

    storm 实战笔记

    可能会涉及到Top N、滑动窗口等时间窗口操作,以及如何在高并发环境下保证数据的准确性和实时性。 五、Storm之电商交易风控项目实战 在电商交易风控场景中,Storm扮演了实时风险评估的角色。读者将学习如何通过实时...

    Storm-Windowing-Analysis:这个 Repository 有零碎的部分,当然是代码,从分析到在 STORM 中实现窗口机制

    2. **滑动窗口**:在时间窗口基础上,设定一个滑动间隔,如每隔2分钟一个新的窗口开始。 3. ** tumbling窗口**:不重叠的时间窗口,每个窗口结束后立即开始新的窗口。 4. **会话窗口**:基于特定的静默间隔,当间隔...

    storm实时数据处理

    书中可能涉及的高阶应用开发包括:窗口化操作(时间窗口、滑动窗口、会话窗口),用于处理数据流的分组策略,如全局分组、字段分组、shuffle分组等,以及复杂的流处理逻辑如状态管理和分布式协调。 六、与其他...

    Storm实时数据处理-超清文字版.pdf

    在Storm中,数据处理的核心单位是拓扑(Topology)。一个拓扑由Spouts(数据源)和Bolts(处理组件)组成,它们通过Stream Groupings连接,定义数据流的传递方向。Spouts负责产生数据流,而Bolts进行数据处理,如...

    中国移动storm项目代码

    8. **数据分析与算法**:计算掉话率可能涉及特定的统计算法,例如滑动窗口计数、比率计算等。理解并实现这些算法对于项目至关重要。 9. **结果存储与展示**:处理后的数据可能需要存储到数据库中,或者通过前端界面...

    Storm定时匹配插入mysql,源数据录入hdfs

    这可能是基于时间窗口、滑动窗口或会话窗口的实时数据分析。 1. **Storm的实时处理**:Storm的核心概念包括Spout(数据源)和Bolt(数据处理)。Spout负责从外部源接收数据,而Bolt则执行各种处理任务,如过滤、...

    Storm实战构建大数据实时计算

    - **窗口(Window)**:用于处理基于时间或数量的分组计算,如滑动窗口、翻转窗口等。 - **acker**:负责确认消息处理的完整性,确保数据处理的可靠性。 3. **实时处理的优势与挑战** - 实时分析可以迅速响应...

    窗口对象与大数据分析.pptx

    #### 二、滑动窗口技术在数据流分析中的应用 1. **概述**: 滑动窗口技术通过不断地向前滑动窗口,丢弃过时数据并添加新数据,实现实时的数据流处理。 - **优点**: 提供了实时趋势分析的能力,能够及时检测到数据流...

    storm-kafka实时趋势分析

    首先,我们需要在Storm中创建一个拓扑结构,该结构包含从Kafka读取数据的Spout和进行分析的Bolt。使用KafkaSpout作为Spout,它可以从Kafka的特定主题中读取消息,然后传递给下游的Bolt。Bolt可以自定义实现,比如...

    SummingBird—用Scalding和Storm进行StreamingMapReduce

    在Storm中,数据处理被划分为多个任务( bolts),这些任务在拓扑结构中按顺序执行,形成数据流的处理管道。 SummingBird将Scalding和Storm的优势结合在一起,使得开发者可以使用相同的数据模型和算法,无论是处理...

    storm所需组件资源的资源

    - **Tuples**:Storm中的基本数据单元,类似于消息或事件,由Spout生成并传递给Bolt,Bolt进行处理后将结果形成新的Tuples继续传递。 - **窗口机制**:提供时间窗口和滑动窗口,支持基于时间的聚合操作,例如每5...

    基于Storm的铁道供电监控信息实时流计算处理研究_铁道供电相关专业论文毕业设计范文.pdf

    此外,通过优化运行参数和设计并行滑动窗口,进一步提升了系统的计算性能,减少了内存消耗。 文章还提出了一种结合实时流计算和批处理的解决方案,利用 Storm-on-YARN 技术,在 Hadoop2.0 的 YARN 资源管理系统上...

    storm-demo:风暴演示应用程序

    - **窗口化(Windowing)**:Storm 支持时间窗口和滑动窗口,允许在动态时间段内聚合数据。 - **检查点(Checkpointing)**:对于有状态计算,Storm 提供了检查点机制来实现容错。 - **容错机制**:Storm 使用 Tuple ...

    jstorm生态

    以及2.3.0版本的高性能改进和Exactly Once滑动窗口的实现。 2. JStorm的使用场景 JStorm在阿里集团内部有广泛的应用,包括但不限于反欺诈、审计、数据统计分析、数据同步、实时推荐、应用调度和监控等方面。具体的...

    2-5+58智能风控在线特征系统设计与实践.pdf

    在特征实时计算的过程中,面临的主要挑战包括滑动窗口的实现、去重计算以及字段提取。对于滑动窗口,可以通过延迟队列和顺序队列来解决数据过期和窗口期内数据精确计算的问题。延迟队列确保数据在指定的延迟时间后才...

    基于storm的实时大规模传感器监控平台的开发和实现

    尽管本文的重点在于讨论实时大规模传感器监控平台的开发与实现,但其实也涉及了云计算、物联网、大数据、实时计算、流处理以及滑动窗口等领域的相关知识。这表明了本平台不仅仅是一个独立的实时数据处理工具,它还是...

    logs-storm:Storm 中相同的 MVP 日志分析器应用程序

    4. **实时分析算法**:研究项目可能采用了哪些实时分析方法,比如计数、滑动窗口统计、模式识别等,来从海量日志中挖掘有价值的信息。 5. **Java编程**:深入学习Java编程技巧,包括多线程、并发控制、网络编程,...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics