Gleam：分布式执行系统简介与使用教程

Gleam：分布式执行系统简介与使用教程

【免费下载链接】gleam chrislusf/gleam: 是一个基于 Rust 语言的数据处理框架，可以方便地实现大规模数据处理和分析等功能。该项目提供了一个简单易用的数据处理框架，可以方便地实现大规模数据处理和分析等功能，同时支持多种数据处理引擎和编程语言。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gle/gleam

1. 项目介绍

Gleam 是一个高性能、高效率的分布式执行系统。它不仅简单、通用、灵活，而且易于定制。Gleam 使用 Go 语言构建，用户定义的计算可以用 Go 语言、Unix 管道工具或任何流程序编写。

特性

• 高性能：纯 Go 语言编写的映射器和还原器具有高性能和并发性。
• 内存高效：Gleam 不会受到其他语言中常见的垃圾回收问题的影响。每个执行器都在单独的操作系统进程中运行，内存由操作系统管理。
• 灵活性：Gleam 的流程可以独立运行或分布式运行，支持内存模式或磁盘模式。
• 易于定制：Go 代码比 Scala、Java、C++ 更易于阅读和理解。

2. 项目快速启动

以下是一个简单的快速启动示例，演示如何使用 Gleam 进行单词计数。

package main

import (
	"flag"
	"github.com/chrislusf/gleam/distributed"
	"github.com/chrislusf/gleam/flow"
	"github.com/chrislusf/gleam/gio"
	"github.com/chrislusf/gleam/plugins/file"
)

var (
	isDistributed = flag.Bool("distributed", false, "是否以分布式模式运行")
	TokenNameize  = gio.RegisterMapper(tokenize)
	TokenAppendOne = gio.RegisterMapper(appendOne)
	TokenSum       = gio.RegisterReducer(sum)
)

func main() {
	gio.Init()
	flag.Parse()

	f := flow.New("单词计数示例").
		Read(file.Txt("/path/to/your/textfile.txt", 2)).
		Map("tokenize", Tokenize).
		Map("appendOne", TokenAppendOne).
		ReduceByKey("sum", TokenSum).
		Sort("sortBySum", flow.OrderBy(2, true)).
		Top("top5", 5, flow.OrderBy(2, false)).
		Printlnf("%s\t%d")

	if *isDistributed {
		f.Run(distributed.Option())
	} else {
		f.Run()
	}
}

func tokenize(row []interface{}) error {
	line := gio.ToString(row[0])
	for _, s := range strings.FieldsFunc(line, func(r rune) bool {
		return !(('A' <= r && r <= 'Z') || ('a' <= r && r <= 'z') || ('0' <= r && r <= '9'))
	}) {
		gio.Emit(s)
	}
	return nil
}

func appendOne(row []interface{}) error {
	row = append(row, 1)
	gio.Emit(row...)
	return nil
}

func sum(x, y interface{}) (interface{}, error) {
	return gio.ToInt64(x) + gio.ToInt64(y), nil
}

运行步骤

1. 替换 /path/to/your/textfile.txt 为你的文本文件路径。
2. 运行程序。如果需要以分布式模式运行，请使用 -distributed 标志。

3. 应用案例和最佳实践

单词计数案例

使用 Go 语言编写的单词计数程序，可以处理大型数据集，并支持分布式执行。

最佳实践

• 内存管理：利用操作系统进行内存管理，避免 GC 问题。
• 数据流程：定义清晰的数据流程，利用 DAG（有向无环图）进行优化。
• 模块化：将计算逻辑拆分为可重用的模块。

4. 典型生态项目

目前尚无明确的开源生态项目列表，但鼓励用户在 Gleam GitHub 仓库 中探索和贡献自己的项目。

【免费下载链接】gleam chrislusf/gleam: 是一个基于 Rust 语言的数据处理框架，可以方便地实现大规模数据处理和分析等功能。该项目提供了一个简单易用的数据处理框架，可以方便地实现大规模数据处理和分析等功能，同时支持多种数据处理引擎和编程语言。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gle/gleam