问题描述
下面的最小工作示例展示了一些(简化的)处理,其中:
- 每个事件都单独处理(无窗口),
- 每个事件都属于某个组,
- 每个事件更新一个组状态,然后用于生成一些输出值。
public class IMapExample {
public static void main(String[] args) {
JetInstance jet = Jet.newJetInstance();
IMap<Long,Double> groups = jet.getMap("groups");
Pipeline p1 = Pipeline.create();
p1.readFrom(TestSources.itemStream(10))
.withoutTimestamps()
.writeTo(Sinks.mapWithUpdating(groups,event -> event.sequence() % 10,//simulate 10 groups
(oldState,event) -> event.sequence() + (oldState != null ? oldState : 0.0) //update group state with given event
));
Pipeline p2 = Pipeline.create();
p2.readFrom(Sources.mapJournal(groups,START_FROM_OLDEST))
.withIngestionTimestamps()
.map(x -> x.getKey() + " -> " + x.getValue()) //map group state to some output value
.writeTo(Sinks.logger());
jet.newJob(p2);
jet.newJob(p1).join();
}
}
鉴于上面的例子,Hazelcast Jet 是否保留了数据局部性?从某种意义上说,更新组状态的代码应该在给定组状态所在的同一节点上调用。
后续问题:如果 StreamSource 被相同组分区的 Kafka 替换,该分区是否会保留并与管道的数据局部性相关联?
解决方法
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