【Storm篇】--Storm分组策略

=========================================================

声明：由于不同平台阅读格式不一致(尤其源码部分)，所以获取更多阅读体验！！

请关注本人博客园地址：http://www.cnblogs.com/LHWorldBlog/

个人网站地址：http://www.lhworldblog.com/

==========================================================

一、前述

Storm由数源泉spout到bolt时，可以选择分组策略，实现对spout发出的数据的分发。对多个并行度的时候有用。

二、具体原理

1. Shuffle Grouping
随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同。
轮询，平均分配

2. Fields Grouping（相同fields去分发到同一个Bolt）
按字段分组，比如，按"user-id"这个字段来分组，那么具有同样"user-id"的 tuple 会被分到相同的Bolt里的一个task， 而不同的"user-id"则可能会被分配到不同的task。

3. All Grouping
广播发送，对于每一个tuple，所有的bolts都会收到

4. Global Grouping
全局分组，把tuple分配给task id最低的task 。

5. None Grouping
不分组，这个分组的意思是说stream不关心到底怎样分组。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果。 有一点不同的是storm会把使用none grouping的这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行（未来Storm如果可能的话会这样设计）。

6. Direct Grouping
指向型分组， 这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息（tuple）的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。只有被声明为 Direct Stream 的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用 emitDirect 方法来发射。消息处理者可以通过 TopologyContext 来获取处理它的消息的task的id (OutputCollector.emit方法也会返回task的id) 

7. Local or shuffle grouping
本地或随机分组。如果目标bolt有一个或者多个task与源bolt的task在同一个工作进程中，tuple将会被随机发送给这些同进程中的tasks。否则，和普通的Shuffle Grouping行为一致

8.customGrouping
自定义，相当于mapreduce那里自己去实现一个partition一样。

总结：前4种用的多些，后面4种用的少些。

三、具体案例

Spout(产生数据)：

package com.sxt.storm.grouping;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.Map;

import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.IRichSpout;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;

public class MySpout implements IRichSpout {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    FileInputStream fis;
    InputStreamReader isr;
    BufferedReader br;

    SpoutOutputCollector collector = null;
    String str = null;

    @Override
    public void nextTuple() {//真正发的逻辑
        try {
            while ((str = this.br.readLine()) != null) {
                // 过滤动作
                collector.emit(new Values(str, str.split("\t")[1]));//发出数据，一行和一行切分完后第二个字段。
            }
        } catch (Exception e) {
        }

    }

    @Override
    public void close() {//释放资源
        try {
            br.close();
            isr.close();
            fis.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {//初始化（方法只调用一次）
        try {
            this.collector = collector;
            this.fis = new FileInputStream("track.log");
            this.isr = new InputStreamReader(fis, "UTF-8");
            this.br = new BufferedReader(isr);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {//声明发出去的字段
        declarer.declare(new Fields("log", "session_id"));
    }

    @Override
    public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
        return null;
    }

    @Override
    public void ack(Object msgId) {
        System.out.println("spout ack:" + msgId.toString());
    }

    @Override
    public void activate() {
    }

    @Override
    public void deactivate() {
    }

    @Override
    public void fail(Object msgId) {
        System.out.println("spout fail:" + msgId.toString());
    }

}

 

Bolt:（处理单元）

package com.sxt.storm.grouping;

import java.util.Map;

import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.IRichBolt;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;

public class MyBolt implements IRichBolt {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    OutputCollector collector = null;
    int num = 0;
    String valueString = null;

    @Override
    public void cleanup() {

    }

    @Override
    public void execute(Tuple input) {
        try {
            valueString = input.getStringByField("log");//通过fields接收数据

            if (valueString != null) {
                num++;
                System.err.println(input.getSourceStreamId() + " " + Thread.currentThread().getName() + "--id="//打印当前进程名字
                        + Thread.currentThread().getId() + "   lines  :" + num + "   session_id:"//打印当前进程id 
                        + valueString.split("\t")[1]);//这行词的第二个字母
            }
            collector.ack(input);
            // Thread.sleep(2000);
        } catch (Exception e) {
            collector.fail(input);
            e.printStackTrace();
        }

    }

    @Override
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        this.collector = collector;
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields(""));//声明空即可
    }

    @Override
    public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
        return null;
    }

}

 

Main方法：

package com.sxt.storm.grouping;

import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.StormSubmitter;
import backtype.storm.generated.AlreadyAliveException;
import backtype.storm.generated.InvalidTopologyException;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
import backtype.storm.tuple.Fields;

public class Main {

    /**
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {

        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        builder.setSpout("spout", new MySpout(), 1);//拓扑名，数据源，并行度

        builder.setBolt("bolt", new MyBolt(), 2).allGrouping("spout");//两个spot并行 所有都分发

        //builder.setBolt("bolt", new MyBolt(), 2).shuffleGrouping("spout");// shuffleGrouping其实就是随机往下游去发,不自觉的做到了负载均衡
  
        //builder.setBolt("bolt", new MyBolt(), 2).fieldsGrouping("spout", new Fields("session_id")); // fieldsGrouping其实就是MapReduce里面理解的Shuffle,根据fields求hash来取模

        //builder.setBolt("bolt", new MyBolt(), 2).globalGrouping("spout"); // 只往一个里面发,往taskId小的那个里面去发送

        // builder.setBolt("bolt", new MyBolt(), 2).noneGrouping("spout");   // 等于shuffleGrouping


        // Map conf = new HashMap();
        // conf.put(Config.TOPOLOGY_WORKERS, 4);
        Config conf = new Config();
        conf.setDebug(false);
        conf.setMessageTimeoutSecs(30);

        if (args.length > 0) {
            try {
                StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());//集群方式
            } catch (AlreadyAliveException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (InvalidTopologyException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        } else {
            LocalCluster localCluster = new LocalCluster();
            localCluster.submitTopology("mytopology", conf, builder.createTopology());// 本地模拟参数分别为名称，配置，构建拓扑结构。
        }

    }

}

 结果：

1. builder.setBolt("bolt", new MyBolt(), 2).allGrouping("spout");//两个spot并行 所有都分发

 

 

 2. builder.setBolt("bolt", new MyBolt(), 2).shuffleGrouping("spout")其实就是随机往下游去发,不自觉的做到了负载均衡

3.builder.setBolt("bolt", new MyBolt(), 2).fieldsGrouping("spout", new Fields("session_id")); // fieldsGrouping其实就是MapReduce里面理解的Shuffle,根据fields求hash来取模,相同的名称的fields分发到一个bolt里面。

4.builder.setBolt("bolt", new MyBolt(), 2).globalGrouping("spout"); // 只往一个里面发,往taskId小的那个里面去发送

 企业中常用的也就是这几个！！！