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sofa-bolt执行流程

sofa-bolt基于netty进行了自己的封装,因此通过sofa-bolt,可以更好的了解服务端和客户端的交互流程。因此这里选择了sofa-bolt进行了学习。 sofa-bolt中加入增加test测试类,进行流程执行测试。 ? MyClient.start(); // 构造请求体 MyRequest request = new MyRequest(); request.setReq("hello, bolt-server 2.sofa-bolt执行的业务执行流程 在只启动服务端时,联系一下netty会执行什么操作? netty会执行OP_ACCEPT操作。 也即从中,我们可以看到sofa-bolt对netty进行了一层自己的封装,在原来我们使用的handler的层面上,增加了一层userProcessor的业务处理器封装,同时对于事件的处理采用转发的操作来完成了服务端对客户端业务的处理

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    BOLT-LMM用户手册笔记

    系统学习下BOLT-LMM的软件手册, 1 概述 BOLT-LMM软件包目前由两种主要算法组成,即用于混合模型关联分析的BOLT-LMM算法和用于方差分量分析(即SNP遗传性的分区和遗传相关性的估计) 的BOLT-REML算法。 请注意,从 BOLT-LMM v2.3.3 开始,bolt 可执行文件动态链接 libiomp5.so 英特尔线程运行时库;此共享库在 BOLT-LMM 包的 lib/子目录中提供,并将由 bolt 可执行文件从该子目录中自动加载 (BOLT-LMM关联测试算法使用遗传位置来防止近端污染;BOLT-REML 不使用此信息。 6.2 BOLT-LMM 混合模型关联选项 BOLT-LMM 软件为混合模型分析提供了以下选项: --lmm:执行默认 BOLT-LMM 分析,其中包括 (1a) 估计遗传性参数,(1b) 计算 BOLT-LMM-inf

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    使用Unity Bolt插件

    Bolt开发实践 接下来,我们通过一个官方的Bolt教程,来实践下Bolt到底该怎么使用,现阶段这个游戏只实现了以下功能: 以上功能就能大概的让你了解下Bolt 的使用,如果你想查看完整的教程,请查看 Unity Bolt 官方教程。 导入Bolt包 打开 Unity Asset Store ,选择”在Unity中打开“,直接导入Bolt包,具体步骤可以看官网教程 。本文主要是实践下Bolt包的使用。 Bolt初体验 对于我来说,刚开发使用Bolt感觉很繁琐,一行代码可以搞定的事情,要拖拽好几个框框来解决,但是我相信,存在即合理,对于不会代码的朋友来说,使用Bolt绝对是不错的选择。 总结 通过Unreal蓝图功能,我们找到了Untiy中的Bolt,从Bolt的安装到实践,初步的体验了下官方Bolt教程中的基本功能,实现了玩家移动,跳跃等功能。

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    原创译文 | Sphero发布Spark Bolt,AI机器人进攻教育领域

    我们鼓励你玩这些功能,因为Bolt有更深入的编程组件。 因此,Sphero的工程师用一个电池充电Bolt,充电一次可以续航超过两个小时,大约是Sprk +电池续航时间的两倍。 此外,Bolt的亮点可能在于它的显示效果:一个8 x 8多色LED屏幕,可以实时动画。它可以编程显示几乎任何东西,从游戏到酷炫的设计,Bolt传感器获得数据,编程显示在屏幕上。 Bolt有一个一个预装的游戏演示:《蛇》,用户通过在一个轴线上倾斜Bolt来操纵一条屏幕上的线。 ? “它几乎就像一个全输出显示器,”威尔逊说。 另一个值得注意的改进是新的红外传感器,它允许多个Bolt相互通信。

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    Storm组件介绍

    中进行,bolt里面可以做任何etl,比如过滤,函数,聚合,连接,写入数据库系统或缓存等,一个bolt可以做简单的事件流转换,如果是复杂的流转化,往往需要多个bolt参与,这就是流计算,每个bolt都进行一个业务逻辑处理 ,bolt也可以emit多个流到下游,通过declareStream方法声明输出的schema。 Bolt里面主要的方法是execute方法,每次处理一个输入的tuple,bolt里面也可以发射新的tuple使用OutputCollector类,bolt里面每处理一个tuple必须调用ack方法以便于 相关拓展: IRichBolt:bolts的通用接口 IBasicBolt:扩展的bolt接口,可以自动处理ack OutputCollector:bolt发射tuple到下游bolt里面 (5)Stream grouping 流分组 分组定义了那个bolt可以收到上游的数据流,流分组定义了stream应该怎样在所有的bolt task中进行分区 目前storm内置8中分组接口可以满足大多数应用开发,

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    Apache Storm内部原理分析

    可见,这里Bolt并没有把所有生成的子Tuple发送给Acker,这要比发送一个异或值大得多了,只发送一个异或值大大降低了Bolt与Acker之间网络通信的开销 Acker收到Bolt发送的异或值,与当前保存的 在一个Executor中,一个Bolt Task用来衔接上游(Spout Task/Bolt Task)和下游(Bolt Task)的组件,在该Bolt Task所在的Executor内其相关组件的执行流程 假设,存在一个Topology,包含3个Bolt,分别为Bolt1、Bolt2、Bolt3,他们之间的关系也是按照编号的顺序设置的,其中Bolt1有个2个Task,Bolt2有2个Task,Bolt3有 2个Task,这里我们只关心Bolt1 Task到Bolt2 Task之间的数据流。 上图中,Bolt2的两个Task分布到两个Worker进程之内,所以,当上游的Bolt1的2个Task处理完输入的Tuple并生成新的Tuple后,会有根据Bolt2的Task的编号,分别进行如下处理:

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    storm从入门到放弃(三),放弃使用 StreamId 特性

    发往另一个bolt了。 比如有这样一个需求砸向你的脸上,有很多其他系统的消息发送到kafka某一个主题中,现在用storm去kafka消费该主题,在bolt-业务这个节点进行消息类型的判断,然后根据判断将消息发送到不同的下游bolt 如果这周要修改bolt-微信,然后到发布的时候,你必须停掉整个拓扑任务这明显不是我们想要的,我们期望的是只停掉bolt-微信而不影响其他的业务线。这个时候就会发现这个实现方式很鸡肋的。 我们的系统会收到交易信息,然后根据业务bolt进行处理,然后形成话术推送给不同的渠道bolt,这些渠道bolt对接各个部门(这些部门接受到我们的话术后,将话术推送给微信用户,支付宝用户等),而我们的对外渠道多大 所以我们在业务bolt和渠道bolt中引入了第三方消息系统kafka队列,而不是用storm内部的Disruptor队列。

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    三歪学了几天Storm,上线了一版,全都是Bug

    Spout是数据的源头,一般我们用它去接收数据,Spout接收到数据后往Bolt上发送,Bolt处理数据(清洗)。Bolt清洗完数据可以写到一个数据源或者传递给下一个Bolt继续清洗。 Spout往Bolt传递数据,BoltBolt传递数据,这个传递的过程叫做Stream,Stream传递的是一个一个Tuple。 ? 现在问题来了,我们的Spout和Bolt之间是怎么关联起来的呢? BoltBolt之间是怎么关联起来的呢? 在上面的图我们知道一个Topology会有多个Spout和多个Bolt,那我怎么知道这个Spout传递的数据是给这个Bolt,这个Bolt传递的数据是给另外一个Bolt? 在Storm中,有Grouping的机制,就是决定Spout的数据流向哪个BoltBolt的数据流向下一个Bolt

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    初始Storm-WorkCount案例及基本接口

    Topology主要由两种组件组成: Spout:数据流的生成者,是主要数据入口,充当采集器角色,连接到数据源,将数据转换为一个个tuple,并将tuple作为数据流 进行发射 Bolt :计算,将一个个数据流作为输入,对数据流实施运算后,选择性得输出一个或者多个数据流,bolt可一个订阅多个由spout或者其他bolt发射的数据了流 IComponent 所有的Spout,Bolt组件都需要实现 接口 public interface IComponent extends Serializable { /** * IComponent接口定义,所以Storm组件(spout,bolt 处理失败,会调用msgId方法 * @param msgId 每个tuple的唯一标识 */ void fail(Object var1); } IBolt接口 所有的bolt */ void prepare(Map var1, TopologyContext var2, OutputCollector var3); /** * bolt

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