这篇文章主要讲解了“Storm排序怎么实现”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Storm排序怎么实现”吧！

阅读背景：

   1 ： 您需要对滑动窗口要初步了解

   2  :   您需要了解滑动窗口在滑动的过程之中，滑动chunk的计算过程，尤其是每发射一次，就需要清空一次。

package com.cc.storm.bolt;

import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.IRichBolt;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;
import backtype.storm.utils.Utils;

/**
 * 1 在这里我们需要去实现一个滑动窗口，请注意，在我们实现滑动窗口的过程之中清空的是当前滑动窗口的下一个
 * 
 * 
 * 
 * @author Yin Shuai
 * 
 */
public class RollingCountBolt implements IRichBolt {

	private static final long serialVersionUID = 1765379339552134320L;

	private HashMap<Object, long[]> _objectCounts = new HashMap<Object, long[]>();
	private int _numBuckets;
	private transient Thread cleaner;
	private OutputCollector _collector;

	/**
	 * _trackMinute
	 * 是我们整个滑动窗口的大小，滑动窗口的大小，本质上决定了我们的时间区间，也就是说，假设我们目前滑动窗口的总体大小为15分钟。
	 * 那我们的商品点击的实时排序的指标值，好比商品浏览量的计算值，也就是15分钟
	 * 
	 * 而单个窗口的大小也就是我，我们这个三十分钟在随着时间不断的在推移
	 * 
	 * 举例说明：在最初的构造过程之中,如果我们的桶的数目为10，那么单个窗口的时间长度为3.
	 * 
	 * [0,30],[3,33],[6,36],[9,39],[12,42] 统计的数值处在不断的变化之中
	 * 
	 */
	private int _trackMinutes;

	public RollingCountBolt(int numBuckets, int trackMinutes) {
		this._numBuckets = numBuckets;
		this._trackMinutes = trackMinutes;
	}

	public long totalObjects(Object obj) {
		long[] curr = _objectCounts.get(obj);
		long total = 0;
		for (long l : curr) {
			total += l;
		}
		return total;
	}

	public int currentBucket(int buckets) {
		return currentSecond() / secondsPerBucket(buckets) % buckets;
	}

	public int currentSecond() {
		return (int) (System.currentTimeMillis() / 1000);
	}

	/**
	 * 
	 * @param buckets
	 *            你设定的桶的数量
	 * @return 依据我们默认的_trackMinutes / buckets 得到每一个桶的数量
	 */
	public int secondsPerBucket(int buckets) {
		return _trackMinutes * 60 / buckets;
	}

	public long millisPerBucket(int buckets) {
		return (long) 1000 * secondsPerBucket(buckets);
	}

	@SuppressWarnings("rawtypes")
	@Override
	public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
			OutputCollector collector) {
		// TODO Auto-generated method stub
		_collector = collector;
		cleaner = new Thread(new Runnable() {

			@SuppressWarnings("unchecked")
			@Override
			public void run() {
				// TODO Auto-generated method stub
				int lastBucket = currentBucket(_numBuckets);

				while (true) {

					int currBucket = currentBucket(_numBuckets);
					p("线程while循环： 当前的桶为：" + currBucket);

					if (currBucket != lastBucket) {
						p("线程while循环:之前的桶数为：" + lastBucket);

						int bucketToWipe = (currBucket + 1) % _numBuckets;
						p("线程while循环:要擦除掉的桶为：" + bucketToWipe);

						synchronized (_objectCounts) {
							Set objs = new HashSet(_objectCounts.keySet());

							for (Object obj : objs) {

								long[] counts = _objectCounts.get(obj);
								long currBucketVal = counts[bucketToWipe];
								p("线程while循环:擦除掉的值为:" + currBucketVal);
								counts[bucketToWipe] = 0;
								long total = totalObjects(obj);
								if (currBucketVal != 0) {
									p("线程while循环:擦除掉的值为不为0：那就发射数据：obj total"
											+ obj + ":" + total);
									_collector.emit(new Values(obj, total));

								}
								if (total == 0) {

									p("线程while循环: 总数为0以后,将obj对象删除");
									_objectCounts.remove(obj);

								}
							}
						}
						lastBucket = currBucket;
					}

					long delta = millisPerBucket(_numBuckets)
							- (System.currentTimeMillis() % millisPerBucket(_numBuckets));
					Utils.sleep(delta);

					p("\n");
				}
			}
		});
		cleaner.start();
	}

	@Override
	public void execute(Tuple input) {

		Object obj1 = input.getValue(0);
		Object obj = input.getValue(1);

		int currentBucket = currentBucket(_numBuckets);

		p("execute方法:当前桶：bucket： " + currentBucket);

		synchronized (_objectCounts) {

			long[] curr = _objectCounts.get(obj);

			if (curr == null) {
				curr = new long[_numBuckets];
				_objectCounts.put(obj, curr);
			}

			curr[currentBucket]++;

			System.err
					.print(("execute方法：接受到的merchandiseIDS:" + obj.toString() + ",long数组："));

			for (long number : curr) {
				System.err.print(number + ":");
			}

			p("execute方法:发射的数据： " + obj + ":" + totalObjects(obj));

			/**
			 * 我们不断的发射的也就是我们某一个商品id，在当前滑动窗口，也就是我们的时间周期内的指标计算值
			 * 要注意，在排序的过程之中，我们只针对key， 也就是我们的商品id，由此发射给后续的排序bolt依据包含了时间区间的信息
			 */

			// 每来一条数据，就会发射一次
			_collector.emit(new Values(obj, totalObjects(obj)));
			_collector.ack(input);
		}

		p("\n");
	}

	@Override
	public void cleanup() {
		// TODO Auto-generated method stub

	}

	@Override
	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
		// TODO Auto-generated method stub
		declarer.declare(new Fields("merchandiseID", "count"));
	}

	@Override
	public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return null;
	}

	public void p(Object o) {
		System.err.println(o.toString());
	}
}

  在这里，最需要我们关注的地方是，滑动窗口每滑动一次，将情况一组数据。 而发射数据的过程之中将统计这一组数

据。

感谢各位的阅读，以上就是“Storm排序怎么实现”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Storm排序怎么实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是天达云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！