谁研究过actor-actor platformm-master

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-14 11:26 标签： akka actor
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我们来看一下Akka的一个简单的wordcount的案例架构设计
从图中我们可以看出，不同的行我们是交给不同的actor进行入理的，每行首先进行map操作，识别出每个单词，然后交给reduce步骤的actor，进行字数的统计。最后，将不同行的统计结果都传给一个统计actor进行最后的reduce操作，统计所有行的单词出现的次数。这是一个非常典型的案例。
那么Actor的设计是怎样的呢？我们看看最简单的版本。
从图中我们可以看出，一共需要４个actor。首先需要一个总调度的actor,也就是master　actor。这将会把传入的每行字符串通过消息的方式，发送给第一步骤的map操作的actor，然后map　actor将map后的结果返回给master　actor。master actor接收到消息后，将mapdata发送给reduce操作的reduce actor，进行本行的单词统计操作，然后将统计内容返回给master actor。master　actor接收到reduce data后，再将其发送给用于作最后统计工作的
aggregate　actor。将全部行的reduce data全部发给Aggregate　actor后，master actor会发送一个result消息给aggregate actor，通知其开始做最后的统计计算。最后，Aggregate actor将最后的统计结果返回给master actor。
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(15)(22)(8)使用SBT开发Akka第一个案例源码解析消息、main入口、MasterActor - l_time - 博客园
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学习了使用SBT开发Akka第一个案例源码解析消息、main入口、MasterActor，message中有mapdata文件，有对单词级数、单词切分、local单词统计的类；应用ActorSystem 创建整个AKKa的框架，创建具体的MasterActor，应用！发信息；MasterActor创建 aggregateActor, reduceActor, mapActor。
案例如下：
package akka.dt.app.scala.messages
import java.util.{HashMap, ArrayList}
class Word(val word:String, Val count: Integer)
case class Result
class MapData(val dataList: ArrayList[word])
class ReduceData(val reduceDataMap: HashMap[string,Integer])
def main(args:Array[String]){
& val _system=ActorSystem("HellowAkka")
&&val master = _system.actorOf(ProPs[MasterActor], name="master")
& master ! &&"My name is Rocky"
& master !&& "Today, I'm going to read a news article for you."
& master !&& "I hope you'll like it."
& Thread.sleep(500)
& master ! new Result
& Thread.sleep(500)
& _system.shutdown
class MasterActor extend Actor {
& val aggregoteActor:ActorRef=context.actorOf(Props[AggregateActor], name="aggregate")
& val reduceActor:ActorRef=context.actorOf(Props(new ReduceActor(AggregateActor), name="reduce")
& val mapActor:ActorRef=context.actorOf(Props(new MapActor(reduceActor), name="map")
&& def receive: Receive={
&& case message:String=&
&&&& mapActor! message
& &case message:Result =&
&&& aggregateActor ! message
& &case _=&
&DT大数据梦工厂Scala视频于今日更新突破100集！风雨同舟，感谢各位大数据爱好者的持续学习和支持！（DT大数据梦工厂1至100集scala的所有视频、PPT和代码在百度云盘的链接:）

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