本实战项目旨在构建一套高可靠、低延迟的实时计算系统用于统计图书热度 TopN 榜单。系统架构严格遵循流式处理的经典分层模式实现了从数据采集、解析、窗口聚合到结果输出的完整链路。在数据接入层通过CreateData模拟器定时生成流式日志文件LineSpout作为数据源头利用内存集合去重机制精准监控目录并读取新增文件确保数据不重不漏。业务处理层中ParseBolt负责清洗与解析将原始 CSV 字符串转化为结构化(bookId, rating)二元组。计算核心层由WindowTopNBolt承担其配置了2分钟窗口大小、1分钟滑动间隔的时间窗口对书籍评分进行聚合求和并在内存中完成降序排序与截取 Top 10 操作。结果输出层采用多路输出策略OutputBolt将结果格式化为对齐表格打印至控制台便于本地调试与直观观测HdfsOutputBolt则利用 Hadoop 客户端 API将榜单结果按窗口时间戳生成独立目录与文件持久化存储至 HDFS 分布式文件系统支持后续离线分析。整个拓扑通过BookRatingTopology进行组装并针对本地模式与集群模式进行了差异化配置具备良好的扩展性与容错能力。