Emissary 开源项目教程

Emissary 开源项目教程

1. 项目介绍

Emissary 是一个基于 P2P（点对点）的数据驱动工作流引擎，能够在异构的、可能广泛分散的多层 P2P 网络中运行。与传统的工作流引擎不同，Emissary 的工作流行程不是预先计划的，而是随着数据的发现而动态生成的。通常情况下，Emissary 工作流中没有用户交互，数据会以目标导向的方式进行处理，直到达到完成状态。

Emissary 高度可配置，但在基本实现中几乎不执行任何操作。用户需要提供扩展 emissary.place.ServiceProviderPlace 的类来处理 emissary.core.IBaseDataObject 负载。工作流可以分为多个阶段，例如 STUDY、ID、COORDINATE、TRANSFORM、ANALYZE、IO 和 REVIEW。负责管理工作流的类是 emissary.core.MobileAgent 及其派生类，它们管理相关负载对象在工作流中的路径，以及 emissary.directory.DirectoryPlace，它管理可用服务、成本和质量，并保持 P2P 网络的连接。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

• Linux 或 MacOSX 操作系统
• JDK 11
• Apache Maven 3.5+

2.2 获取源代码

git clone https://github.com/NationalSecurityAgency/emissary.git
cd emissary

2.3 构建项目

mvn clean package

构建成功后，您将看到类似以下的输出：

[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time: 9.132 s
[INFO] Finished at: 2022-01-10T22:31:05Z
[INFO] ------------------------------------------------------------------------

2.4 运行 Emissary

Emissary 提供了一个顶层的 bash 脚本来运行所有内容。您可以通过以下命令启动 Emissary 服务器：

./emissary server -a 2

默认情况下，Emissary 将在 http://localhost:8001 上启动。您可以通过浏览器访问该 URL，并使用默认的用户名 emissary 和密码 emissary123 登录。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 数据处理工作流

Emissary 可以用于构建复杂的数据处理工作流，特别是在需要动态调整工作流的情况下。例如，在一个分布式数据分析系统中，Emissary 可以根据数据的特性动态选择合适的处理节点，从而提高处理效率。

3.2 分布式任务调度

在分布式计算环境中，Emissary 可以用于任务调度。通过配置不同的 MobileAgent 和 DirectoryPlace，Emissary 可以自动将任务分配到合适的计算节点，并监控任务的执行状态。

3.3 实时数据流处理

Emissary 还可以用于实时数据流处理。通过配置适当的输入和输出节点，Emissary 可以实时处理数据流，并将处理结果发送到指定的输出节点。

4. 典型生态项目

4.1 Apache Kafka

Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，常用于构建实时数据管道和流应用。Emissary 可以与 Kafka 集成，用于处理 Kafka 中的实时数据流。

4.2 Apache Flink

Apache Flink 是一个分布式流处理框架，支持高吞吐量和低延迟的数据处理。Emissary 可以与 Flink 结合使用，构建更复杂的数据处理工作流。

4.3 Apache Spark

Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，支持批处理和流处理。Emissary 可以与 Spark 集成，用于构建大规模数据处理工作流。

通过与这些生态项目的结合，Emissary 可以扩展其功能，满足更复杂的数据处理需求。