日本综合一区二区|亚洲中文天堂综合|日韩欧美自拍一区|男女精品天堂一区|欧美自拍第6页亚洲成人精品一区|亚洲黄色天堂一区二区成人|超碰91偷拍第一页|日韩av夜夜嗨中文字幕|久久蜜综合视频官网|精美人妻一区二区三区

Storm是一個開源的分布式實時計算系統(tǒng)，它能夠處理大量的數(shù)據(jù)流并進行實時分析，在實際應(yīng)用中，我們經(jīng)常需要對文本數(shù)據(jù)進行單詞計數(shù)，以了解數(shù)據(jù)的分布情況或者進行其他相關(guān)的統(tǒng)計分析，下面將介紹如何使用Storm實現(xiàn)單詞計數(shù)。

我們需要定義一個Spout來讀取輸入的數(shù)據(jù)流，Spout是Storm中負責(zé)生成數(shù)據(jù)流的組件，它可以從各種數(shù)據(jù)源中讀取數(shù)據(jù)并發(fā)送給其他的Bolt進行處理，在本例中，我們可以使用一個簡單的隨機數(shù)Spout來模擬輸入的數(shù)據(jù)流。

import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import java.util.Random;

public class WordCountSpout extends BaseRichSpout {
    private SpoutOutputCollector collector;
    private Random random;

    @Override
    public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
        this.collector = collector;
        this.random = new Random();
    }

    @Override
    public void nextTuple() {
        String word = "word" + random.nextInt(100); // 生成一個隨機的單詞
        this.collector.emit(new Values(word)); // 發(fā)送該單詞給下一個Bolt進行處理
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("word")); // 聲明輸出字段為"word"
    }
}

接下來，我們需要定義一個Bolt來處理輸入的數(shù)據(jù)流并進行單詞計數(shù)，Bolt是Storm中負責(zé)處理數(shù)據(jù)流的組件，它可以對接收到的數(shù)據(jù)進行各種操作和計算，在本例中，我們可以使用一個簡單的SplitBolt來將輸入的單詞分割成單個字符，并使用一個UpdateStateBolt來統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。

import backtype.storm.bolt.Bolt;
import backtype.storm.bolt.OutputCollector;
import backtype.storm.bolt.projection.Projection;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.regex.Pattern;

public class WordCountBolt extends Bolt {
    private Map wordCounts; // 用于存儲單詞計數(shù)的Map
    private Projection projection; // 用于將結(jié)果發(fā)送給下一個Bolt或輸出到外部系統(tǒng)
    private OutputCollector collector; // 用于收集結(jié)果的OutputCollector
    private Pattern wordPattern; // 用于匹配單詞的正則表達式

    @Override
    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        this.collector = collector;
        this.wordCounts = new HashMap<>(); // 初始化單詞計數(shù)的Map
        this.projection = ProjectionFactory.getInstance().createProjection(this.collector); // 創(chuàng)建Projection對象
        this.wordPattern = Pattern.compile("\w+"); // 編譯正則表達式，用于匹配單詞
    }

    @Override
    public void execute(Tuple input) {
        String sentence = input.getStringByField("sentence"); // 獲取輸入的字符串?dāng)?shù)據(jù)
        String[] words = sentence.split("\s+"); // 將字符串分割成單詞數(shù)組
        for (String word : words) { // 遍歷每個單詞
            String cleanedWord = wordPattern.matcher(word).replaceAll(""); // 清理單詞，去除標(biāo)點符號等非字母字符
            wordCounts.put(cleanedWord, wordCounts.getOrDefault(cleanedWord, 0) + 1); // 更新單詞計數(shù)
        }
        this.collector.ack(input); // 確認接收到該元組，觸發(fā)后續(xù)Bolt的處理流程
    }
}

我們需要定義一個Topology來組織和管理Spout和Bolt之間的關(guān)系，Topology是Storm中表示數(shù)據(jù)處理流程的結(jié)構(gòu)，它由一系列的Spout和Bolt組成，并通過數(shù)據(jù)流連接起來，在本例中，我們可以將WordCountSpout和WordCountBolt組合在一起，形成一個單詞計數(shù)的Topology。

“`java

import backtype.storm.Config;

import backtype.storm.LocalCluster;

import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;

import backtype.storm.tuple.Fields;

import backtype.storm.tuple.Values;

import org.apache.storm.Config;

import org.apache.storm.LocalCluster;

import org.apache.storm.topology.*;

import org.apache.storm.tuple.*;

import org.apache.storm.utils.*;

import org.apache.storm2jspdemo.*; // 引入自定義的WordCountBolt類和WordCountSpout類所在的包路徑

網(wǎng)站題目：Storm怎么實現(xiàn)單詞計數(shù)「storm怎么記憶」
地址分享：http://www.dlmjj.cn/article/cddpscp.html