关于python与大数据处理框架Storm/Flink/Sparkstreaming的使用问题

Question

请问：
现在比如python已经写好了一个程序，实现的功能为：能将输入的数据中的阿拉伯数字筛选出来。

请问这个程序怎么运用在Storm/Flink/SparkStreaming的框架中，对实时数据进行处理呢？

具体的实现过程是怎么样的？

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

要使用Python程序来筛选输入数据中的阿拉伯数字，可以利用Python的re模块（正则表达式）来进行字符串匹配。以下是一个简单的例子：

import re

def filter_arabic_digits(input_string):
    # 正则表达式用于匹配阿拉伯数字
    pattern = r'\d+'
    return re.findall(pattern, input_string)

# 测试函数
print(filter_arabic_digits("Hello World! 1234567890"))  # 输出: ['1234567890']

对于Storm、Flink或Spark Streaming这样的框架，它们通常用于处理大规模数据流。这些框架允许你编写和运行复杂的分布式计算任务，包括实时分析、机器学习等。你可以将上述Python代码转换为适合相应框架的语言，并将其集成到你的应用程序中。

例如，在Apache Storm中，你可以创建一个Topology来接收来自网络的实时数据流，然后使用Filter节点来过滤出包含阿拉伯数字的行。具体步骤如下：

1. 创建一个Topology，并定义一个InputSplitter来从网络接收实时数据流。
2. 使用Filter节点来过滤出包含阿拉伯数字的行。
3. 将结果发送回网络，以便后续处理。

下面是使用Python编程语言在Apache Storm中执行此操作的一个示例：

from org.apache.storm.topology.base import TopologyBuilder
from org.apache.storm.task.TopologyContext import TopologyContext
from org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer import OutputFieldsDeclarer
from org.apache.storm.utils.TimeClock import TimeClock

class FilterArabicDigits(TopologyBuilder):

    def declareTopology(self, conf, toppecxt):
        self.addSFTPSource("source", "localhost", port=9090)
        self.addProcess(1, "filter", "filter", [
            ("source", "input"),
            ("input", "lines"),
            ("lines", "filter_lines"),
            ("filter_lines", "filter_lines")
        ])
        self.addProcess(1, "filter_lines", "filter_lines", [
            ("filter_lines", "arabic_digits", "arabic_digits")
        ])

    def configureSpout(self, spout, conf):
        pass

    def configureBolt(self, bolt, conf, sc):
        pass

    def processLines(self, lines, boltContext, spout):
        for line in lines:
            if re.search(r'\d+', line):
                boltContext.write(spout, "output")

if __name__ == '__main__':
    builder = FilterArabicDigits()
    builder.createTopology()
    builder.start()

在这个例子中，我们首先通过addSFTPSource节点接收实时数据流。然后，我们使用addProcess节点来创建一个名为filter的进程。在这个进程中，我们将原始数据流中的所有字符都转换成小写字母，以去除大小写差异。接下来，我们将过滤出所有包含阿拉伯数字的行，并将结果输出到指定的输出流。

请注意，这只是一个基本的例子，实际的应用可能需要更复杂的设计和配置。此外，为了充分利用Apache Storm的特性，你可能还需要考虑如何有效地分发和存储数据流，以及如何管理多个进程之间的通信。