如何执行Hadoop实时数据处理（Hadoop实时数据分析）

数据延迟：实时数据处理系统通常具有特定的延迟，您需要根据业务需求选择正确的框架和处理策略。 容错：确保系统具有良好的容错机制，以防止由单个故障引起的数据丢失。 可伸缩性：您应该在设计时考虑系统的可伸缩性，以确保将来可以处理更多数据和请求。 安全性：保护数据传输和存储安全性，以防止未经授权的访问和篡改。 示例代码（Apache Storm）导入org.apache.storm.config;
导入org.apache.storm.localcluster;
导入org.apache.storm.storm.storm.stormsubmitter;
导入org.apache.storm.topology.topologybuilder; apache.storm.task.topology -context;
导入org.apache.storm.topology.outputfieldsdeclarer;
导入org.apache.storm.topology.baserichpout; java.util.map; 公共类WordCountTopology {公共静态类RandomSentencesPOUT扩展了BaserichSpout { SpoutOutputCollector; string = new String [] {牛跳过月球。 this.collector = collector;
@Override
public void nextTuple（）{
true.sleep（100）; }尝试{睡眠（100）;
} catch（interupedextActTrace（
e.printStackTrace（）;
字符串contents = contents = contents [index];
index =（index + 1）％集合者；值（cente））;
@override
@override
田地（Cente））;pache.storm.topology.basicfunction {
@override
public void execute（org.apache.storm.storm.tuple.tuple.tuple tuple，org.apache.storm.storm.topology.topology.tuple.tuple.getstring（0） org.apache.storm.tuple.values（word）;字符串word = tuple.getString（0）;
公共静态void main（string [string [String [Args）抛出异常{
拓扑布置构建器= new TopologyBuilder（）; Builder.SetsPout（Spout，New RandomSentencesPout（），5）;
builder.setbolt（split，new Splitesentence（），8）.shufflegrouping（count）; [humpoutbotbotbolt（）;设置，新计数（set）; 12）。 fieldSgrouping（split，new fields（word））; Builder.CreateTopology（））;
} else {
localcluster cluster = new LocalCluster（）;
群集。submittopology（Word-Count，Conf，Builder.CreateTopology（））; （apache flink）
导入org.apache.flink.api.common.functions.flatmapfunction;
导入org.apache.flink.api.java.tuple2;
导入org.apache.flink.streaming.api.datastream.datastream; {
公共静态void main（string [] args）抛出异常{
最终streamExecutionEnvironment env = streamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment（）;矮人，
我是自然的两个
datastream tuple2 string，integer counts = text
.flatmap（new flatmapfunction string string，tuple2 string，integer（）{
@override
r tuple2 string，integer out）{
for（字符串word：value.tolowercase（）。split（\\ s））{
if（word.length（）0）0）{
out.collect（new Tuple2（new Tuple2（new Tuple2（word，1）））; .sum（1）;
counts.print（）;
env.ectecute（word count）;

您可以使用上述步骤并使用Hadoop生态系统实时数据处理工具来处理和分析数据流。

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