流式计算，bolt编程筛选出一部分bolt怎么实现

1，bolt编程筛选出一部分bolt怎么实现

计算机制简介 Storm采用流式计算的模型，和shell类似让数据在一个个“管道”中进行处理。 Spout负责从数据源拉取数据，相当于整个系统的生产者。 Bolt负责消费数据并将tuple发送给下一个计算单元。Bolt可以接受多个spout和bolt的数据。

bolt编程筛选出一部分bolt怎么实现

2，什么是流式计算

对于短管道：（局部阻力和流速水头不能忽略不计）流量 Q=[(π/4)d^2 √(1+λL/d+ζ)] √(2gH)式中：Q——流量，（m^3/s)；π————圆周率；d——管内径（m)，L——管道长度（m)；g——重力加速度(m/s^2)；H——管道两端水头差（m)，；λ ————管道的沿程阻力系数（无单位）；ζ————管道的局部阻力系数（无单位，有多个的要累加）。使中部的截面积变为原来的一半，其他条件都不变，这就相当于增加了一个局部阻力系数ζ，流量变为：Q=[(π/4)d^2 √(1+λL/d+ζ+ζ)] √(2gH)。流量比原来小了。流量减小的程度要看增加的ζ与原来沿程阻力和局部阻力的相对大小。当管很长（L很大），管径很小，原来管道局部阻力很大时，流量变化就小。相反当管很短（L很小），管径很大，原来管道局部阻力很小时，流量变化就大。定量变化必须通过定量计算确定。

什么是流式计算

3，Apache Flink和Apache Spark有什么异同它们的发展前景分别怎样

flink是一个类似spark的“开源技术栈”，因为它也提供了批处理，流式计算，图计算，交互式查询，机器学习等。　　flink也是内存计算，比较类似spark，但是不一样的是，spark的计算模型基于RDD，将流式计算看成是特殊的批处理，他的DStream其实还是RDD。而flink吧批处理当成是特殊的流式计算，但是批处理和流式计算的层的引擎是两个，抽象了DataSet和DataStream。　　flink在性能上也标新很好，流式计算延迟比spark少，能做到真正的流式计算，而spark只能是准流式计算。而且在批处理上，当迭代次数变多，flink的速度比spark还要快，所以如果flink早一点出来，或许比现在的Spark更火。

1、spark在sql上的优化,尤其是dataframe到dataset其实是借鉴的flink的。flink最初一开始对sql支持得就更好。

Apache Flink和Apache Spark有什么异同它们的发展前景分别怎样

4，流式计算和实时计算有什么区别

处理、实时计算属于一类的，即计算在数据变化时，都是在数据的计算实时性要求比较高的场景，能够实时的响应结果，一般在秒级，Yahoo的S4,twiter的storm都属于流处理和实时计算一类的。

对于短管道：（局部阻力和流速水头不能忽略不计）流量 q=[(π/4)d^2 √(1+λl/d+ζ)] √(2gh)式中：q——流量，（m^3/s)；π————圆周率；d——管内径（m)，l——管道长度（m)；g——重力加速度(m/s^2)；h——管道两端水头差（m)，；λ ————管道的沿程阻力系数（无单位）；ζ————管道的局部阻力系数（无单位，有多个的要累加）。使中部的截面积变为原来的一半，其他条件都不变，这就相当于增加了一个局部阻力系数ζ，流量变为：q=[(π/4)d^2 √(1+λl/d+ζ+ζ)] √(2gh)。流量比原来小了。流量减小的程度要看增加的ζ与原来沿程阻力和局部阻力的相对大小。当管很长（l很大），管径很小，原来管道局部阻力很大时，流量变化就小。相反当管很短（l很小），管径很大，原来管道局部阻力很小时，流量变化就大。定量变化必须通过定量计算确定。

5，storm b0 b1 bolt怎么确定是哪个

大致步骤如下：A.FF负责产生商品点击数据B.关联商品类目C。我们假设需要统计一个购物网站商品分类目的点击人数次数，如果数据超过（默认30s）则视为超时然后丢弃掉（可以通过操纵fail方法重新发送数据计算机制简介Storm采用流式计算的模型。stom计算模型一个简单的storm计算模型基本包括3部分。Bolt可以接受多个spout和bolt的数据。Bolt负责消费数据并将tuple发送给下一个计算单元，将结果写入数据库，关联离线的维表，它随机将tuple发给任何一个task，每个excuter可以设置多个taskshufflegrouping。当数据被完整处理的时候bolt会产生一个应答ack（成功）或fail（失败），相同field值的tuple发送给同一个task：从数据源拉取数据：auc_id用户id，和shell类似让数据在一个个“管道”中进行处理，而且这个网站数据量非常大。每个spout，不过这带来很高的计算成本）。Spout负责从数据源拉取数据.将结果写入hbase商品id，相当于整个系统的生产者；fieldsgrouping，bolt可以设置并行度excuter相当于多进程。同时受spout发射tuple最大数的限制bole的处理速度会影响spout的发射速度。数据完整性当spout发送一个数据的时候为每一个tuple产生一个唯一的messageid。因此如果保证数据被快速消费掉成为影响流式计算速度的关键所在

6，storm bolt中怎么定时任务

storm中的定时任务可以这样使用，后期会把这个内容增加到课程中1：在main中设置conf.put(Config.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, 60);// 设置本Bolt定时发射数据2：在bolt中使用下面代码判断是否是触发用的bolttuple.getSourceComponent().equals(Constants.SYSTEM_COMPONENT_ID)如果为true，则执行定时任务需要执行的代码，最后return，如果为false，则执行正常的tuple处理的业务逻辑

storm bolt 线程安全storm中的定时任务可以这样使用，后期会把这个内容增加到课程中1：在main中设置conf.put(config.topology_tick_tuple_freq_secs, 60);// 设置本bolt定时发射数据2：在bolt中使用下面代码判断是否是触发用的bolttuple.getsourcecomponent().equals(constants.system_component_id)如果为true，则执行定时任务需要执行的代码，最后return，如果为false，则执行正常的tuple处理的业务逻辑计算机制简介 storm采用流式计算的模型，和shell类似让数据在一个个“管道”中进行处理。 spout负责从数据源拉取数据，相当于整个系统的生产者。 bolt负责消费数据并将tuple发送给下一个计算单元。bolt可以接受多个spout和bolt的数据。