storm--prepare方法

最新推荐文章于 2021-12-09 19:19:19 发布

原创最新推荐文章于 2021-12-09 19:19:19 发布 · 1.1k 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#大数据 #java #数据库

storm 专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了backtype.storm.taskInterfaceIBolt接口中的prepare方法。该方法在集群中工作者上的组件任务初始化时被调用。文章重点讲解了方法参数stormConf、TopologyContext及OutputCollector的具体作用。

backtype.storm.task
Interface IBolt

void prepare(java.util.Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector)
Called when a task for this component is initialized within a worker on the cluster.

prepare

void prepare(java.util.Map stormConf,
             TopologyContext context,
             OutputCollector collector)

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

iteye_9108

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Llama-3.1-Storm-8B：超越 Meta 和 Hermes 的 8B 语言模型强者

数智笔记

08-28

845

Llama-3.1-Storm-8B 建立在 Llama-3.1-8B-Instruct 的优势之上，提升了 8B 参数模型类别中的对话能力和功能调用能力。这个升级在多个基准测试中展现出了显著的改进，包括遵循指令、基于知识的问答、推理、减少幻觉以及功能调用等。这些进步使得在计算资源有限的情况下，AI 开发人员和爱好者都能受益。与近期的Hermes-3-Llama-3.1-8B 模型相比，Llama-3.1-Storm-8B 在 9 个基准中超过了 7 个。

Apache Storm-0.9.1 API 参考文档

04-15

Bolt有prepare()、execute()、cleanup()等方法。execute()方法接收来自Spout的tuple，进行处理并可能发射新的tuple到下游。Bolt还支持ack和fail机制，以确保数据处理的可靠性。 **5. Topology提交** 使用...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Storm入门

weixin_30338481的博客

09-14

217

Storm框架入门 1 Topology构成和同样是计算框架的Mapreduce相比，Mapreduce集群上运行的是Job，而Storm集群上运行的是Topology。但是Job在运行结束之后会自行结束，Topology却只能被手动的kill掉，否则会一直运行下去。 Storm集群中有两种节点，一种是控制节点(Nimbus节点)，另一种是工作节点(Supervisor节点)...

storm的很好的入门文档

有 prepare , No out

09-24

1116

http://wenku.baidu.com/view/eebb482710661ed9ad51f3a2.html

Storm 实战基础：Wor

有 prepare , No out

09-17

464

http://www.jikexueyuan.com/course/916.html

storm中初始化类

silent1的专栏

07-07

657

bolt是这么设计的，每个协议数据对应一个bolt，每种协议数据可以有多个业务。每个业务通过一个单独的类实现。 bolt的事件来临时，发送给各个业务类对象去处理。问题：在某个业务类的构造函数中，生成文件夹失败了。nimbus所在的那个supervisor上是成功的，其它supervisor上失败。分析：刚开始以为是该协议的bolt都创建在nimbus服务器上，

Storm的基础知识-教程（1）

likebutterfly的博客

09-03

563

Storm集群的组件 Storm集群在表面上类似于Hadoop集群。而在Hadoop上运行“MapReduce作业”，在Storm上运行“拓扑”。 “作业”和“拓扑”本身是非常不同的 - 一个关键的区别是MapReduce作业完成会结束，而拓扑一直处理消息（或直到你杀死它）。 Storm集群上有两种节点：主节点和工作节点。主节点运行一个名为“Nimbus”的守护进程，负责在集群周围分发代码，为...

storm-spring-autowire:使storm支持spring的注入功能

05-04

这个项目采取了了在prepare方法中执行注入的方式使bolt在序列化完成后执行注入，绕开了storm的序列化机制使用这个项目里你可以通过以下代码做到最基本的注入 @Resource private SentenceCounter counter; public ...

通过storm-spring-autowire实现Storm组件的Spring注入

项目通过在prepare方法中执行注入的方式，使得在bolt被序列化完成后，其依赖可以被正确地注入，从而绕开Storm的序列化机制。这样，用户在实现bolt时，可以像使用Spring框架那样，通过简单的注解就能完成依赖的注入。...

Storm简单使用——一举入门

WRM的博客

10-24

3354

主体刚开始学习Storm发现这个流式处理框架还是比较容易理解与使用的。也许是我刚开始学习吧。这篇博客可能没有太多干货，只是记录下来供自己以后翻看。整个Storm程序可分为几个部分： spout：作为Storm的开始模块。 bolt：作为每一个任务的处理模块。 spout作为Storm的开始，spout负责读取数据并不断地给bolt以供处理。因此spout的两个核心方法便是：open()——用于读

storm学习笔记

sheen口开河

06-23

6750

Storm学习笔记一、简介Storm是一个免费开源的分布式实时计算系统，它使得可靠地处理无限的数据流更加容易，可以实时的处理Hadoop的批量任务。Storm简单易用，且支持各种主流的程序语言。Storm有很多适用场景：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、分布式ETL、易扩展、支持容错，可确保你的数据得到处理，易于构建和操控。下图是Storm“流式数据处理”的概念图，即数据像水流一样从数

Storm编程概述之我见

独孤芯览的专栏

12-13

1467

在学习Storm过程中，遇到了很多新的概念，最初的时候拼拼剪剪的运行了演示实例。经过一段时间的学习后，再回头看一下Storm究竟是什么。一、Storm 框架的特点　　Storm定义了一批实时计算的原语。如同hadoop大大简化了并行批量数据处理，storm的这些原语大大简化了并行实时数据处理。storm的一些关键特性如下： 1、适用场景广泛　　storm可以用来处理消息和更新数据库(

Storm大数据处理

u014659211的专栏

12-09

1507

1.hadoop有master与slave，Storm与之对应的节点是什么？ 2.Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么？ 3.Supervisor的作用是什么？ 4.Topology与Worker之间的关系是什么？ 5.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有master来完成，还是Zookeeper集群完成？ 6.storm稳定的原因是什么？ 7.如何运行Topology？ strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyTopolog

Storm中遇到的日志多次重写问题（一）

weixin_30672019的博客

10-18

183

业务描述：　　统计从kafka spout中读取的数据条数，以及写入redis的数据的条数，写入hdfs的数据条数，写入kafaka的数据条数。并且每过5秒将数据按照json文件的形式写入日志。其中保存为json数据的格式为：时间戳 + 进程名称 + 读kafka数据条数 + 写入redis数据条数 + 写入hbase条数 + 写入kafka条数。time_stamp + process_na...

Storm缓存对象的传递（多个bolt共同操作同一个缓存）

从一点一滴做起

03-29

1326

问题：最近项目中遇到要在Bolt A 中添加缓存cache，在Bolt B中删除缓存cache的需求。思路：两个思路在拓扑(Topology)中创建一个缓存，将创建的缓存以构造函数传参的形式传递进去。在上游的Bolt，也就是Bolt A中创建一个缓存，并在该类中添加get方法。第一种思路（构造函数传参：实验证明不可用）原因：storm的prepare中会对对象进行序列...

storm读书笔记---storm运行流程

tterminator的专栏

11-29

5441

一、storm是一个用于实时流式计算的分布式计算引擎，弥补了Hadoop在实时计算方面的不足（Hadoop在本质上是一个批处理系统）。二、storm在实际应用场景中的位置一般如下：其中的编号1~5说明如下： 1、Flume用于收集日志信息； 2、结合数据传输功能可以把收集到得日志信息实时传输到kafka集群，或保存到Hadoop hdfs中保存。这里之所以选择kaf

Bolt接口各个方法的执行顺序

每天积累一点，一年后你会发现，自己变化很大

01-20

5466

在storm-user中看到的一个关于Storm Bolt内部实现的执行顺序的提问, 觉得对理解Bolt内部实现有帮助, 记录一下. prepare方法在worker初始化task的时候调用. execute方法在每次有tuple进来的时候被调用 cleanup实际上仅用于本地模式(local mode), 在集群模式(cluster mode)下该方法很难保证每次被正

Storm实战常见问题及解决方案