Strom-(2)核心应用开发

本文详细介绍了Storm框架中的Spout和Bolt组件的实现方式和主要开发流程,包括如何通过实现接口和配置参数来构建拓扑结构。
  1. Storm中,SpoutBolt都是ComponentStorm定义了一个名叫IComponent的总接口

    144033_njtg_1259702.png

ØSpout的最顶层抽象是ISpout接口。

通常情况下(Shell和事务型的除外),实现一个Spout,可以直接实现接口IRichSpout

如果不想写多余的代码,可以直接继承BaseRichSpout

ØBolt的最顶层抽象是IBolt接口

Storm提供了IBasicBolt接口,其目的就是实现该接口的Bolt不用在代码中提供反馈结果了,Storm内部会自动反馈成功


主要开发流程:

1、实现Spout接口IRichSpout或者继承类BaseRichSpout

2、实现Bolt接口IRichBolt或者IBasicBolt或者继承类BaseBasicBout

3、使用TopologyBuilder定义Topology(setSpout/ setBolt/ Grouping

      一个SpoutBolt的并发执行单元数和并发任务数在此设置)

4、配置TOPOLOGY_WORKERS等参数;

5、利用TopologyBuilder方法createTopology创建拓扑;

6、提交拓扑 StormSubmitter.submitTopology

Topology

/**
 * 定义了一个简单的topology,包括一个数据喷发节点spout和一个数据处理节点bolt。
 */
public class SimpleTopology
{

	public static void main(String[] args)
	{
		try
		{
			// 实例化TopologyBuilder类。
			TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();
			// 设置喷发节点并分配并发数,该并发数将会控制该对象在集群中的线程数。
			topologyBuilder.setSpout("SimpleSpout", new SimpleSpout(), 1);
			// 设置数据处理节点并分配并发数。指定该节点接收喷发节点的策略为随机方式。
			topologyBuilder.setBolt("SimpleBolt", new SimpleBolt(), 3).shuffleGrouping(
					"SimpleSpout");
			Config config = new Config();
			config.setDebug(true);
			if (args != null && args.length > 0)
			{
				config.setNumWorkers(1);
				StormSubmitter.submitTopology(args[0], config,
						topologyBuilder.createTopology());
			}
			else
			{
				// 这里是本地模式下运行的启动代码。
				config.setMaxTaskParallelism(1);
				LocalCluster cluster = new LocalCluster();
				cluster.submitTopology
			}
		}
	}
}

spout

/**
 * Spout起到和外界沟通的作用,他可以从一个数据库中按照某种规则取数据,也可以从分布式队列中取任务
 */
@SuppressWarnings("serial")
public class SimpleSpout extends BaseRichSpout
{

	// 用来发射数据的工具类
	private SpoutOutputCollector collector;
	private static String[] info = new String[] {
			"comaple\t,12424,44w46,654,12424,44w46,654,",
			"lisi\t,435435,6537,12424,44w46,654,",
			"lipeng\t,45735,6757,12424,44w46,654,",
			"hujintao\t,45735,6757,12424,44w46,654,",
			"jiangmin\t,23545,6457,2455,7576,qr44453",
			"beijing\t,435435,6537,12424,44w46,654,",
			"xiaoming\t,46654,8579,w3675,85877,077998,",
			"xiaozhang\t,9789,788,97978,656,345235,09889,",
			"ceo\t,46654,8579,w3675,85877,077998,",
			"cto\t,46654,8579,w3675,85877,077998,",
			"zhansan\t,46654,8579,w3675,85877,077998," };
	Random random = new Random();

	/**
	 * 初始化collector
	 */
	public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector)
	{
		this.collector = collector;
	}

	/**
	 * 在SpoutTracker类中被调用,每调用一次就可以向storm集群中发射一条数据(一个tuple元组),该方法会被不停的调用
	 */
	@Override
	public void nextTuple()
	{
		try
		{
			String msg = info[random.nextInt(11)];
			// 调用发射方法
			collector.emit(new Values(msg));
			// 模拟等待100ms
			Thread.sleep(100);
		}
		catch (InterruptedException e)
		{
			e.printStackTrace();
		}
	}

	/**
	 * 定义字段id,该id在简单模式下没有用处,但在按照字段分组的模式下有很大的用处。
	 * 该declarer变量有很大作用,我们还可以调用declarer.declareStream();来定义stramId,该id可以用来定义更加复杂的流拓扑结构
	 */
	@Override
	public void declareOutputFields(OutputFieldsD

bolt

package com.zmq.helloword;

/**
 * @author zhangmq(工号:68598) Tel:☎
 * @version 1.0
 * @since 2014-8-26 下午2:46:53
 * @category com.ljq.helloword
 * @copyright 南京联创科技 网管科技部
 */
import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;

/**
 * 接收喷发节点(Spout)发送的数据进行简单的处理后,发射出去。
 */
@SuppressWarnings("serial")
public class SimpleBolt extends BaseBasicBolt
{

	public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector)
	{
		try
		{
			String msg = input.getString(0);
			if (msg != null)
			{
				// System.out.println("msg="+msg);
				collector.emit(new Values(msg + "msg is processed!"));
			}
		}
		catch (Exception e)
		{
			e.printStackTrace();
		}
	}


转载于:https://my.oschina.net/u/1259702/blog/631111

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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