Storm里面fieldsGrouping和Field的概念详解

Posted wangjing666

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Storm里面fieldsGrouping和Field的概念详解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

这个Field通常和fieldsGrouping分组机制一起使用,这个Field特别难理解,我自己也是在网上看了好多文章,感觉依旧讲的不是很清楚,是似而非,没有抓到重点。这个问题足足困扰了我3-4天时间,一直理解不了Field的概念,

当前我觉得new Fields("word")就相当于表的表头,就是定义这个域,这个域里面放的东西,是emit进去的

如果在declareOutputFields方法中new Fields("word1","word2")有2个及以上的fields,则在emit数据时new Value要与其对应(相当于key与value的关系),然后在topology组装时,fieldsGrouping中的new Fields()可以为new Fields("word1")或new Fields("word2")或new Fields("word1",”word2")来指定接受上游spout或bolt的哪些fields

官方文档里有这么一句话:“if the stream is grouped by the “user-id” field, tuples with the same “user-id” will always go to the same task”

一个task就是一个处理逻辑的实例,所以fields能根据tuple stream的id,也就是下面定义的xxx
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("xxx"));
}
xxx所代表的具体内容会由某一个task来处理,并且同一个xxx对应的内容,处理这个内容的task实例是同一个。

比如说:

bolt第一次emit三个流,即xxx有luonq pangyang qinnl三个值,假设分别建立三个task实例来处理:

luonq -> instance1
pangyang -> instance2
qinnl -> instance3

然后第二次emit四个流,即xxx有luonq qinnanluo py pangyang四个值,假设还是由刚才的三个task实例来处理:
luonq -> instance1
qinnanluo -> instance2
py -> instance3
pangyang -> instance2

然后第三次emit两个流,即xxx有py qinnl两个值,假设还是由刚才的三个task实例来处理:
py -> instance3
qinnl -> instance3

最后我们看看三个task实例都处理了哪些值,分别处理了多少次:

instance1: luonq(处理2次)
instance2: pangyang(处理2次) qinnanluo(处理1次)
instance3: qinnl(处理2次) py(处理2次)

结论:
1. emit发出的值第一次由哪个task实例处理是随机的,此后再次出现这个值,就固定由最初处理他的那个task实例再次处理,直到topology结束

2. 一个task实例可以处理多个emit发出的值

3. 和shuffle Grouping的区别就在于,shuffle Grouping当emit发出同样的值时,处理他的task是随机的


例子1:
第一步:定义了一个表头
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)
    {
        declarer.declare(new Fields("word"));
    }
第二步:往这个Field空间里面emit进去内容(可以是Bolt和Spolt)
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector)
    {
        String sentence = input.getString(0);
        String[] words = sentence.split(" ");
        for (String word : words)
        {
            word = word.trim();
            if (!word.isEmpty())
            {
                word = word.toLowerCase();
                collector.emit(new Values(word));
            }
        }
    }
第三步:关联步骤
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("word-reader",new WordReader());
builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer()).shuffleGrouping("word-reader");
Integer number = 2;
builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(), 4).fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word"));

第四步:
最终实现的结果:
Field:Word
            the
            sporm
            is
            ...

例子2:

第一步:
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)
{
      declarer.declare(new Fields("word", "count"));
}

第二步:
public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector)
 {
            String word = tuple.getString(0);
            Integer count = counts.get(word);
            if (count == null)
                count = 0;
            count++;
            counts.put(word, count);
            collector.emit(new Values(word, count));
}
第三步:
Fields("word", "count")
            “is”,1
            “sporm”,3
            “the”,2
              .....
例子3:
D:.....WorkspacesMyEclipse 8.5igDataexamples-ch06-real-life-app-mastersrcmainjavastormanalytics....
第一步:
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("read-feed", new UsersNavigationSpout(), 3);
builder.setBolt("get-categ", new GetCategoryBolt(), 3).shuffleGrouping("read-feed");
builder.setBolt("user-history", new UserHistoryBolt(), 5).fieldsGrouping("get-categ", new Fields("user"));

第二步:发送者输出是三个结构体:Fields("user","product", "categ")
GetCategoryBolt.java
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector)
 {
        NavigationEntry entry = (NavigationEntry)input.getValue(1);
        if("PRODUCT".equals(entry.getPageType())){
            try {
                String product = (String)entry.getOtherData().get("product");

                // Call the items API to get item information
                Product itm = reader.readItem(product);
                if(itm ==null)
                    return ;

                String categ = itm.getCategory();

                collector.emit(new Values(entry.getUserId(), product, categ));

            } catch (Exception ex) {
                System.err.println("Error processing PRODUCT tuple"+ ex);
                ex.printStackTrace();
            }
        }
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("user","product", "categ"));
    }

第三步:new Fields("user"))只取Fields("user","product", "categ"))中的User
builder.setBolt("user-history", new UserHistoryBolt(), 5).fieldsGrouping("get-categ", new Fields("user"));
---------------------
作者:VessalasdXZ
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/vessalasd1/article/details/50472123
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

以上是关于Storm里面fieldsGrouping和Field的概念详解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

storm--chuanzhiboke

第1节 storm编程:8storm的分发策略

storm group 的介绍与使用

发送字节数组到storm kafka bolt

storm trident State

Storm入门Twitter Storm: DRPC简介