流式计算在一些情况下会用到分布式缓存，从而实现（1）想把统计或计算结果保存在分布缓存中。供其他模块或其他系统调用。
（2）某一滑动时间窗体上计数。比如实时统计1小时每一个Cookie的訪问量。实时统计某商品1天内的销售数量和销售额。实时统计某商家1天内的销售量。因为SODBASE CEP引擎本身集成了Redis分布式缓存接口，同一时候在Storm上能够方便地使用SODBASE EPL语句。因此，通过Storm with SQL也就能够方便地使用Redis、在Redis上做滑动窗体了。
1.演示样例操作步骤
功能：实时统计1小时每一个Cookie的訪问量
1.1制作模型文件
本小节对用到的模型文件建模和单元測试，读者假设时间有限，也能够直接进入下一小节
（1）网上下载一个Redis, 建议使用Redis 3.0以上linux版本号，SODBASE CEP已支持与Redis 3.0以上的Redis Cluster集成。
假设认为麻烦想高速把样例跑起来。能够用这个Windows版，解压，默认port6379启动。
（2）下载SODBASE Studio 2.0.22(sp2)版本号以上
下载演示样例CEP模型cookie00.sod、cookie01.sod、cookie02.sod、cookie03.sod
（3）执行SODBASE Studio,导入cookie00.sod、cookie01.sod、cookie02.sod、cookie03.sod
读者能够查看各个模型的EPL语句，和输入输出配置。
cookie00：模拟Cookie实时生成数据，连接到cookie01的输入
cookie01：有两个输出适配器（输出适配器一个重要功能是动作运行），一个加入新数据，一个过期化旧数据，从而在缓存保持10秒滑动窗体。
cookie02：一个输出适配器，查询计数值
cookie03：屏幕输出
（4）将4个EPL模型所有測试执行起来
（5）输出结果
（6）为了在Storm中使用EPL模型，将cookie03的输出配置为storm输出。将cookie01、cookie02、cookie03转化为XML模型文件。cookie00不须要，以下步骤在Storm中写了一个Spout作数据来源。
1.2 编写topology代码
下载最新版演示样例Storm-EPL-Example。解压后导入到Eclipse中。不用maven,依赖的包都在lib目录下，加到build path就可以。
开启redisserver。打开com.sodbase.integration.storm.cookie.CookieSlidingWindowCountTopology.java
Run As->Java Application，就能够在Eclipse中看到输出效果
打包后的jar包能够部署到stormserver上。
注：使用jStorm的读者。配置方法和Storm一致。
在Eclipseproject的lib/storm中使用jstorm依赖的jar包就可以。
2. 工作原理
CookieSlidingWindowCountTopology代码例如以下
package com.sodbase.integration.storm.cookie;
import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.StormSubmitter;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.utils.Utils; import com.sodbase.integration.storm.PrintBolt;
import com.sodbase.outputadaptor.storm.EPLBolt; public class CookieSlidingWindowCountTopology { public static void main(String[] args) throws Exception {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); /**
* EPLBolt相关配置
*/
//（1）Bolt的tuple连到EPL哪个流输入上面
String streamname="cookie01.input";
//（2）输出的字段。与EPL输出相应
Fields outputFields = new Fields("CountIn10Sec","cookieid");
//（3）EPL引擎cep home
String cep_home="cep_home";
//（4）EPL模型文件
String[] cepmodelfiles=new String[]{
//update sliding window with redis
"cep_home/files/cookieexample/cookie01.xml",
//count
"cep_home/files/cookieexample/cookie02.xml",
//emit
"cep_home/files/cookieexample/cookie03.xml",
}; builder.setSpout("event", new RandomCookieSpout(), 1);
builder.setBolt("EPL", new EPLBolt(streamname,outputFields,cep_home,cepmodelfiles), 1).shuffleGrouping("event");
builder.setBolt("print1", new PrintBolt(), 1).shuffleGrouping("EPL"); Config conf = new Config();
conf.setDebug(false); if (args != null && args.length > 0) {
conf.setNumWorkers(3); StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());
}
else { LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());
Utils.sleep(1000000);
cluster.killTopology("test");
cluster.shutdown();
}
}
}
參考：
SODBASE
CEP学习（四）：类SQL语言EPL与Storm或jStorm集成
SODBASE
CEP学习（四）续：类SQL语言EPL与Storm或jStorm集成-滑动窗体
SODBASE CEP学习进阶篇（七）：SODBASE
CEP与Spark streaming集成
SODBASE CEP用于轻松、高效实施数据监測、监控类、实时交易类项目。
EPL语法见SODSQL写法与演示样例。
图形化建模请使用SODBASE
Studio。
嵌入式方式编程參见执行第一个EPL样例。与Storm集成參见EPL与Storm集成。