[发明专利]一种面向迭代式海量实时流计算方法

权利要求书

1.一种面向迭代式海量实时流计算方法，其特征在于，属于[在线，批处理/流处理，Iterative]类型的大数据编程模型，包括以下步骤：

步骤一、搭建集群环境；

步骤二、开发拓扑结构，上传拓扑任务到大数据集群环境；

步骤三、打开监控页面；

步骤四、启动监控器，感知拓扑结构的运行状态。

2.如权利要求1所述的面向迭代式海量实时流计算方法，其特征在于，所述步骤一中的集群环境由6台服务器组成，协同运行在一个私有网络空间里面，共同形成所述面向迭代式海量实时流计算方法的编程模型的物理环境。

3.如权利要求1所述的面向迭代式海量实时流计算方法，其特征在于，所述拓扑结构由多层前后连接而成，网络层的个数、每一层的分析器个数、层与层之间消息元组的数据结构、层与层之间的数据流的流动方式按照不同业务需求动态调整。

4.如权利要求1所述的面向迭代式海量实时流计算方法，其特征在于，所述拓扑结构按照批数据计算的方式进行。

5.如权利要求4所述的面向迭代式海量实时流计算方法，其特征在于，所述批数据计算的方式，具体为：当前一批数据在环形编程模型进行多次迭代计算，满足结束计算阈值时候，当前数据落地，然后下一批计算数据才进入编程模型。

6.如权利要求1所述的面向迭代式海量实时流计算方法，其特征在于，所述拓扑结构的具体流程为：首先需要建立模型实例，然后设置拓扑结构的层数，然后设置每一层分析器的个数，最后设置数据的流动模式和输入与输出。