实时计算：Apache Storm：ApacheStorm的高级编程技巧

实时计算：ApacheStorm：ApacheStorm的高级编程技巧1理解ApacheStorm的核心架构1.1深入剖析Storm的拓扑结构在ApacheStorm中，拓扑（Topology）是数据流处理的基本单元，它由一组Spout和Bolt组成，通过定义数据流的路径，形成一个有向无环图（DAG）。拓扑结构的设计直接影响到数据处理的效率和准确性。1.1.1SpoutSpout是Storm拓扑中的数据源，它可以是任何可以产生数据的组件，如读取Kafka中的消息、从数据库中读取数据、或者从网络流中获取数据。Spout通过nextTuple()方法不断向拓扑中发送数据。示例代码publicclassMySpoutextendsBaseRichSpout{

privateSpoutOutputCollector_collector;

privateint_sequence;

@Override

publicvoidopen(Mapconf,TopologyContextcontext,SpoutOutputCollectorcollector){

_collector=collector;

_sequence=0;

}

@Override

publicvoidnextTuple(){

_collector.emit(newValues("Hello,Storm!"+_sequence));

_sequence++;

try{

Thread.sleep(1000);

}catch(InterruptedExceptione){

e.printStackTrace();

}

}

}在这个例子中，MySpout是一个简单的Spout，它生成一系列带有序列号的消息，并通过_collector.emit()方法将数据发送到拓扑中。1.1.2BoltBolt是Storm拓扑中的数据处理器，它接收来自Spout或其他Bolt的数据，进行处理后，可以将数据发送到另一个Bolt或输出到外部系统。Bolt通过execute()方法处理接收到的元组。示例代码publicclassMyBoltextendsBaseBasicBolt{

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple,BasicOutputCollectorcollector){

Stringsentence=tuple.getStringByField("sentence");

String[]words=sentence.split("");

for(Stringword:words){

collector.emit(word);

}

}

}在这个例子中，MyBolt接收一个包含句子的元组，将句子分割成单词，并将每个单词作为新的元组发送出去。1.2掌握Spout和Bolt的高级用法1.2.1并行度并行度（ParallelismHint）是指在Storm拓扑中，Spout或Bolt可以并行运行的实例数量。通过调整并行度，可以优化数据处理的性能。示例代码TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

builder.setSpout("spout",newMySpout(),5);

builder.setBolt("bolt",newMyBolt(),10).shuffleGrouping("spout");在这个例子中，MySpout的并行度设置为5，MyBolt的并行度设置为10，这意味着拓扑将有5个MySpout实例和10个MyBolt实例并行运行。1.2.2分组策略分组策略（GroupingStrategy）定义了如何将数据从一个组件（Spout或Bolt）发送到另一个组件。Storm提供了多种分组策略，如shuffleGrouping、fieldsGrouping、allGrouping等。示例代码builder.setBolt("word-count-bolt",newWordCountBolt(),10)

.fieldsGrouping("spout",newFields("word"));在这个例子中，WordCountBolt实例将根据word字段进行分组，这意味着所有包含相同单词的元组将被发送到同一个WordCountBolt实例，便于进行单词计数。1.2.3状态管理状态管理（StateManagement）是Storm高级编程中的一个重要概念，它允许Bolt保存和恢复状态，以实现更复杂的数据处理逻辑，如窗口计算、状态查询等。示例代码publicclassWordCountBoltextendsBaseRichBolt{

privatetransientMap<String,Integer>_counts;

privatetransientBoltOutputCollector_collector;

@Override

publicvoidprepare(MapstormConf,TopologyContextcontext,OutputCollectorcollector){

_collector=(BoltOutputCollector)collector;

_counts=newHashMap<>();

}

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple){

Stringword=tuple.getStringByField("word");

Integercount=_counts.get(word);

if(count==null){

count=0;

}

_counts.put(word,count+1);

_collector.ack(tuple);

}

@Override

publicvoidcleanup(){

//在这里可以保存状态到持久化存储

}

}在这个例子中，WordCountBolt使用一个HashMap来保存每个单词的计数，实现了状态管理的基本功能。1.2.4容错机制Storm提供了强大的容错机制，包括消息确认（MessageAcknowledgement）和故障恢复（FailureRecovery）。消息确认确保每个元组都被正确处理，而故障恢复则确保在组件失败时，拓扑可以自动恢复。示例代码publicclassMyBoltextendsBaseRichBolt{

privatetransientBoltOutputCollector_collector;

@Override

publicvoidprepare(MapstormConf,TopologyContextcontext,OutputCollectorcollector){

_collector=(BoltOutputCollector)collector;

}

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple){

try{

//处理元组的代码

_collector.ack(tuple);

}catch(Exceptione){

_collector.fail(tuple);

}

}

}在这个例子中，MyBolt通过_collector.ack(tuple)确认元组被成功处理，如果处理过程中发生异常，则通过_collector.fail(tuple)通知Storm重新处理该元组。通过深入理解ApacheStorm的核心架构，包括拓扑结构、Spout和Bolt的高级用法，可以更有效地设计和优化实时数据处理系统。2优化ApacheStorm的性能2.1配置最佳实践在ApacheStorm中，性能优化往往始于合理的配置。Storm的配置参数影响着拓扑的执行效率、资源使用和数据处理速度。以下是一些关键的配置参数和最佳实践，用于提升ApacheStorm的性能：2.1.1设置合适的并行度topology.workers:定义每个任务的worker数量。过多的worker可能导致资源浪费，过少则可能限制处理能力。topology.executors:每个spout或bolt的executor数量。executor越多，处理能力越强，但也要考虑集群资源。topology.task.threads:每个executor的线程数。通常设置为1，除非有特殊需求。//配置示例

Configconf=newConfig();

conf.setNumWorkers(3);//设置worker数量

conf.setNumAckers(2);//设置acker数量，用于确保消息被正确处理

conf.setMaxTaskParallelism(8);//设置最大任务并行度2.1.2调整内存分配topology.memory.mb:每个worker分配的内存。根据任务复杂度调整。topology.java.opts:设置JVM参数，如堆内存大小。//配置示例

conf.setTopologyMemory(1024);//分配1GB内存给每个worker

conf.setTopologyJavaOpts("-Xmx1024m");//设置JVM堆内存为1GB2.1.3优化数据序列化Storm使用序列化机制在组件间传递数据。选择合适的序列化库可以显著提升性能。//使用Kryo序列化

conf.setSerializer(KryoSerializer.class);

conf.registerDefaultKryoSerializer(Map.class,MapSerializer.class);2.2数据流和消息传递优化数据流和消息传递是Storm性能的关键。优化这些方面可以显著提升数据处理速度和效率。2.2.1使用直接消息传递直接消息传递允许Storm将消息直接从一个bolt传递到另一个bolt，而不需要通过shuffle。这减少了不必要的数据复制和序列化/反序列化操作。//直接消息传递示例

TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

builder.setBolt("Bolt2",newMyBolt2(),4).shuffleGrouping("Bolt1");

builder.setBolt("Bolt3",newMyBolt3(),4).fieldsGrouping("Bolt1",newFields("id"));

builder.setBolt("Bolt4",newMyBolt4(),4).directGrouping("Bolt3");2.2.2减少数据流中的元组大小元组是Storm中数据传递的基本单位。减少元组的大小可以减少网络传输的开销，从而提升性能。//减少元组大小示例

publicclassMyBoltextendsBaseRichBolt{

@Override

publicvoidexecute(Tupleinput){

Stringdata=input.getStringByField("data");

//处理数据

collector.emit(newValues(data));

}

}2.2.3使用Ack机制确保数据处理Ack机制确保每个元组都被正确处理。通过合理配置Ack机制，可以避免数据丢失，同时保持良好的性能。//Ack机制示例

publicclassMyBoltextendsBaseRichBoltimplementsIStatefulComponent{

privatetransientMap<String,Boolean>processed=newHashMap<>();

@Override

publicvoidexecute(Tupleinput){

Stringid=input.getStringByField("id");

if(!processed.containsKey(id)){

//处理数据

collector.emit(newValues(id));

processed.put(id,true);

collector.ack(input);

}

}

}2.2.4避免热点确保数据均匀分布到所有executor，避免某些executor成为热点，导致性能瓶颈。//使用fieldsGrouping避免热点

TopologyBuilderbuilder=newTopologyBuilder();

builder.setBolt("Bolt2",newMyBolt2(),4).fieldsGrouping("Bolt1",newFields("id"));2.2.5使用Spout的多线程Spout可以配置为多线程模式，以提高数据读取速度。//Spout多线程示例

publicclassMySpoutextendsBaseRichSpout{

privatetransientSpoutOutputCollectorcollector;

privatetransientThreadLocal<BufferedReader>reader;

@Override

publicvoidopen(Mapconf,TopologyContextcontext,SpoutOutputCollectorcollector){

this.collector=collector;

reader=newThreadLocal<BufferedReader>(){

@Override

protectedBufferedReaderinitialValue(){

returnnewBufferedReader(newFileReader("data.txt"));

}

};

}

@Override

publicvoidnextTuple(){

BufferedReaderbr=reader.get();

Stringline=br.readLine();

if(line!=null){

collector.emit(newValues(line));

}

}

}通过以上配置和数据流优化策略，可以显著提升ApacheStorm的性能，确保实时数据处理的高效和稳定。3实现ApacheStorm的容错与恢复3.1理解容错机制在分布式计算环境中，容错机制是确保系统稳定性和数据完整性的重要组成部分。ApacheStorm，作为一款实时计算框架，提供了强大的容错机制来处理节点故障、网络中断等不可预见的事件。Storm的容错机制主要依赖于其拓扑结构的特性，包括任务（Task）、工作进程（Worker）和执行器（Executor）的管理，以及数据流的可靠传输。3.1.1任务（Task）的管理Storm将每个Spout或Bolt的操作分解为多个任务，每个任务运行在一个工作进程的执行器中。当一个任务失败时，Storm会自动重启该任务，确保数据处理的连续性。这种机制基于Storm的主从架构，其中Nimbus作为主节点，负责监控和管理集群中的所有任务，而Supervisor作为从节点，负责运行和监控工作进程。3.1.2数据流的可靠传输Storm通过提供消息确认机制来确保数据流的可靠传输。当一个Bolt处理完一条消息后，它必须显式地确认这条消息。如果Bolt在处理消息过程中失败，Storm会检测到消息未被确认，并将该消息重新发送给Bolt进行处理，从而实现数据的恢复。代码示例：消息确认机制//定义一个可靠的Bolt

publicclassReliableBoltextendsBaseBasicBolt{

privatetransientMap<String,Integer>processedMessages=newHashMap<>();

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple,BasicOutputCollectorcollector){

Stringmessage=tuple.getStringByField("message");

intcount=processedMessages.getOrDefault(message,0)+1;

processedMessages.put(message,count);

collector.emit(newValues(message,count));

tuple.ack();//确认消息处理完成

}

}在这个例子中，ReliableBolt继承自BaseBasicBolt，并在处理完每条消息后调用tuple.ack()来确认消息。如果Bolt在处理过程中失败，Storm会检测到消息未被确认，并重新发送该消息。3.2实现数据恢复策略数据恢复策略是ApacheStorm容错机制的另一个关键方面。Storm提供了多种数据恢复策略，包括：直接模式（DirectMode）：在直接模式下，Storm会将消息直接发送到指定的Bolt，而不是随机分配。这使得在Bolt失败时，Storm可以准确地知道哪些消息需要重新发送，从而提高数据恢复的效率。消息跟踪（MessageTracking）：Storm可以跟踪消息的处理路径，当检测到故障时，可以回溯到消息的源头，重新发送未确认的消息。状态后端（StateBackend）：Storm允许使用状态后端来持久化Bolt的状态，即使Bolt失败，也可以从最近的状态恢复，继续处理数据。3.2.1代码示例：使用状态后端//配置状态后端

Configconf=newConfig();

conf.setDebug(true);

conf.setNumWorkers(3);

conf.setStateBackend(newZookeeperStateBackend("localhost:2181"));

//定义一个状态Bolt

publicclassStatefulBoltextendsBaseBasicBolt{

privatetransientMap<String,Integer>counts=newHashMap<>();

@Override

publicvoidprepare(MapstormConf,TopologyContextcontext){

//从状态后端恢复状态

Map<String,Object>state=context.getState();

for(Map.Entry<String,Object>entry:state.entrySet()){

counts.put(entry.getKey(),(Integer)entry.getValue());

}

}

@Override

publicvoidexecute(Tupletuple,BasicOutputCollectorcollector){

Stringword=tuple.getStringByField("word");

Integercount=counts.getOrDefault(word,0);

count++;

counts.put(word,count);

collector.emit(newValues(word,count));

tuple.ack();

//将状态更新到状态后端

context.putState(word,count);

}

}在这个例子中，我们配置了Zookeeper作为状态后端，并定义了一个StatefulBolt，它在prepare方法中从状态后端恢复状态，在execute方法中更新状态，并将更新的状态保存回状态后端。这样，即使Bolt失败，也可以从最近的状态恢复，继续处理数据。3.3结论ApacheStorm的容错与恢复机制是其作为实时计算框架的核心优势之一。通过任务管理、数据流的可靠传输和数据恢复策略，Storm能够确保在分布式环境中数据处理的连续性和数据的完整性。理解和应用这些机制对于构建稳定、可靠的实时数据处理系统至关重要。4ApacheStorm的集群管理与监控4.1集群部署与管理ApacheStorm是一个分布式实时计算系统，用于处理无界数据流。在生产环境中，Storm集群的部署与管理是确保系统稳定运行的关键。集群通常由几个主要组件构成：Nimbus、Supervisor、Worker节点和Zookeeper。4.1.1NimbusNimbus是Storm集群的主节点，负责整个集群的管理和协调工作。它主要执行以下任务：任务调度：Nimbus负责将Spouts和Bolts（Storm中的数据源和处理单元）分配给集群中的Supervisor节点。配置管理：Nimbus管理集群的配置信息，包括拓扑结构、任务分配和系统参数。故障恢复：当集群中的某个节点出现故障时，Nimbus会重新调度任务，确保数据处理的连续性。4.1.2SupervisorSupervisor是Storm集群中的工作节点，负责监听Nimbus分配的任务，并在本地机器上启动和管理Worker进程。每个Supervisor节点可以运行多个Worker进程，每个Worker进程负责执行一个拓扑的一部分。Supervisor的主要职责包括：任务执行：根据Nimbus的指令，启动和管理Worker进程。资源分配：为Worker进程分配必要的资源，如CPU和内存。状态监控：监控Worker进程的运行状态，并向Nimbus报告。4.1.3WorkerWorker是Supervisor节点上运行的进程，负责执行具体的拓扑任务。每个Worker进程可以包含多个线程，每个线程负责执行一个Spout或Bolt实例。4.1.4ZookeeperZookeeper是一个分布式协调服务，用于维护集群的元数据，如Nimbus和Supervisor的列表、拓扑状态和任务分配信息。Zookeeper在Storm集群中扮演着至关重要的角色，确保了集群的高可用性和一致性。4.2使用Nimbus和Supervisor进行监控ApacheStorm提供了丰富的监控工具和API，允许用户实时监控集群的运行状态。Nimbus和Supervisor在监控中扮演着核心角色。4.2.1Nimbus监控Nimbus通过HTTP接口提供了集群的监控信息，包括：拓扑状态：可以查看每个拓扑的运行状态、任务分配和执行情况。集群资源：监控集群的资源使用情况，如CPU、内存和磁盘空间。故障信息：提供集群中故障节点和任务的详细信息。4.2.2Supervisor监控Supervisor同样通过HTTP接口提供了本地节点的监控信息，包括：Worker状态：可以查看每个Worker进程的运行状态和资源使用情况。任务执行：监控每个Spout和Bolt的执行情况，包括处理速度和失败率。日志信息：提供Worker进程的日志信息，便于故障排查。4.2.3监控示例以下是一个使用Python和Storm的PyStorm库来监控Storm集群的示例代码：#导入必要的库

fromstormimportnimbus_client

#创建Nimbus客户端

client=nimbus_client.NimbusClient.builder().set_nimbus_host('nimbus_host').set_nimbus_port(6627).build()

#获取所有拓扑信息

topologies=client.get_topologies()

#遍历每个拓扑

fortopologyintopologies:

#获取拓扑的详细信息

topology_details=client.get_topology_info(topology.id)

#打印拓扑的名称和状态

print("TopologyName:",)

print("TopologyStatus:",topology.status)

#打印每个Spout和Bolt的执行情况

forspoutintopology_details.spouts:

print("SpoutID:",spout.id)

print("SpoutExecutionCount:",spout.executors[0].stats['execute'])

forboltintopology_details.bolts:

print("BoltID:",bolt.id)

print("BoltExecutionCount:",bolt.executors[0].stats['execute'])4.2.4解释上述代码首先创建了一个Nimbus客户端，然后通过该客户端获取了集群中所有拓扑的信息。接着，遍历每个拓扑，获取其详细信息，包括拓扑的名称、状态以及每个Spout和Bolt的执行情况。这有助于理解集群的实时处理能力和潜在的瓶颈。4.2.5结论ApacheStorm的集群管理与监控是确保实时数据处理系统稳定性和性能的关键。通过合理配置Nimbus、Supervisor和Zookeeper，以及利用Storm提供的监控工具，可以有效地监控和管理Storm集群，及时发现和解决问题，提高系统的整体效率和可靠性。5实时计算：ApacheStorm与大数据生态的集成5.1与ApacheKafka的集成5.1.1原理ApacheStorm与ApacheKafka的集成是实时数据处理领域中常见的模式。Kafka作为一款高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以作为Storm的数据源，提供持续的数据流。Storm则负责对这些数据进行实时处理和分析。这种集成方式充分利用了Kafka的数据持久化和Storm的实时计算能力，为大数据实时处理提供了强大的支持。5.1.2内容在ApacheStorm中，可以使用KafkaSpout来消费Kafka中的数据。KafkaSpout是一个可靠的Spout，它能够确保从Kafka中读取的数据被正确处理。如果处理过程中发生故障，数据会被重新发送，直到成功处理。示例代码importorg.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpout;

importorg.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpoutConfig;

importorg.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpoutStreamType;

importorg.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpoutTridentTupleBuilder;

importorg.apache.storm.trident.TridentState;

importorg.apache.storm.trident.TridentTopology;

importorg.apache.storm.trident.operation.builtin.Count;

importorg.apache.storm.trident.state.StateFactory;

importorg.apache.storm.trident.state.memory.MemoryMapStateFactory;

importorg.apache.storm.Config;

importorg.apache.storm.LocalCluster;

importorg.apache.storm.spout.SchemeAsMultiScheme;

importorg.apache.storm.tuple.Fields;

importorg.apache.storm.utils.Utils;

importbacktype.storm.tuple.Values;

importjava.util.Map;

publicclassKafkaStormIntegrationExample{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

//Kafka配置

Map<String,Object>kafkaConfig=newHashMap<>();

kafkaConfig.put("bootstrap.servers","localhost:9092");

kafkaConfig.put("group.id","storm-kafka-group");

kafkaConfig.put("auto.offset.reset","earliest");

//KafkaSpout配置

KafkaSpoutConfig<String,String>spoutConfig=KafkaSpoutConfig.builder("my-topic")

.setProp(kafkaConfig)

.setKeyScheme(newSchemeAsMultiScheme(newStringScheme()))

.setValueScheme(newSchemeAsMultiScheme(newStringScheme()))

.build();

//创建KafkaSpout

KafkaSpout<String,String>kafkaSpout=newKafkaSpout<>(spoutConfig);

//创建Trident拓扑

TridentTopologytopology=newTridentTopology();

//添加KafkaSpout

topology.newStream("kafka",kafkaSpout)

.each(newFields("word"),newSplit(),newFields("word"))

.groupBy(newFields("word"))

.persistentAggregate(newMemoryMapStateFactory(),newCount(),newFields("count"));

//创建并启动本地集群

LocalClustercluster=newLocalCluster();

cluster.submitTopology("kafka-storm-integration",newConfig(),topology.build());

//等待一段时间，让拓扑运行

Thread.sleep(10000);

//关闭集群

cluster.shutdown();

}

//分割单词

publicstaticclassSplitimplementsFunction{

@Override

publicvoidexecute(TridentTupletuple,TridentCollectorcollector){

Stringsentence=tuple.getString(0);

for(Stringword:sentence.split("")){

collector.emit(newValues(word));

}

}

}

}示例描述上述代码示例展示了如何在ApacheStorm中使用KafkaSpout来消费Kafka中的数据，并使用Trident框架进行实时数据处理。具体步骤如下：配置Kafka的参数，包括服务器地址、组ID和偏移量重置策略。创建KafkaSpoutConfig，指定要消费的主题，并设置键和值的解析方案。创建KafkaSpout实例。创建TridentTopology，并添加KafkaSpout作为数据源。使用each方法对数据进行分割，将句子分割成单词。使用groupBy和persistentAggregate方法对单词进行分组和计数。启动本地集群，并提交拓扑进行运行。5.1.3与ApacheHadoop的协同工作5.1.4原理ApacheStorm与ApacheHadoop的协同工作主要体现在数据处理的前后端。Hadoop通常用于批处理和数据存储，而Storm则用于实时数据处理。通过将Storm的输出结果存储到Hadoop的HDFS或使用Hadoop的MapReduce对Storm的结果进行进一步的批处理，可以实现两者之间的协同工作。5.1.5内容在ApacheStorm中，可以使用HdfsBolt来将处理后的数据写入Hadoop的HDFS。HdfsBolt支持将数据以文本或序列化格式写入HDFS，并可以配置滚动策略，如按时间或文件大小滚动。示例代码importorg.apache.storm.Config;

importorg.apache.storm.LocalCluster;

importorg.apache.storm.topology.TopologyBuilder;

importorg.apache.storm.tuple.Fields;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.HdfsBolt;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.format.DefaultFileNameFormat;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.format.DefaultFormat;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileRotationPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileSizeRotationPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.RotationPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.CountSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.HdfsBoltDeclarer;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.format.DelimiterRecordFormat;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.format.RecordFormat;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.format.SimpleRecordFormat;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.format.TimestampFileNameFormat;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.FileSizeBasedRotationPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.rotation.TimeBasedRotationPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.CountSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimeSyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.SyncPolicy;

importorg.apache.storm.hdfs.bolt.sync.TimestampSyncPolicy;

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