问题导读:
1.什么是数据流组? 2.数据流组分为哪几类? 3.数据流组如何实现哪些bolt接收哪些元组?
数据流组设计一个拓扑时,你要做的最重要的事情之一就是定义如何在各组件之间交换数据(数据流是如何被bolts消费的)。一个数据流组指定了每个bolt会消费哪些数据流,以及如何消费它们。
NOTE:一个节点能够发布一个以上的数据流,一个数据流组允许我们选择接收哪个。
数据流组在定义拓扑时设置
[mw_shl_code=java,true]···
builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer())
.shuffleGrouping("word-reader");
···[/mw_shl_code]
在前面的代码块里,一个bolt由TopologyBuilder对象设定, 然后使用随机数据流组指定数据源。数据流组通常将数据源组件的ID作为参数,取决于数据流组的类型不同还有其它可选参数。
NOTE:每个InputDeclarer可以有一个以上的数据源,而且每个数据源可以分到不同的组。
随机数据流组
随机流组是最常用的数据流组。它只有一个参数(数据源组件),并且数据源会向随机选择的bolt发送元组,保证每个消费者收到近似数量的元组。
随机数据流组用于数学计算这样的原子操作。然而,如果操作不能被随机分配,就像前面单词计数的例子,你就要考虑其它分组方式了。
域数据流组
域数据流组允许你基于元组的一个或多个域控制如何把元组发送给bolts。它保证拥有相同域组合的值集发送给同一个bolt。回到单词计数器的例子,如果你用word域为数据流分组,word-normalizer bolt将只会把相同单词的元组发送给同一个word-counterbolt实例。
[mw_shl_code=java,true]···
builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),2)
.fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word"));
···[/mw_shl_code]
NOTE: 在域数据流组中的所有域集合必须存在于数据源的域声明中。
全部数据流组
全部数据流组,为每个接收数据的实例复制一份元组副本。这种分组方式用于向bolts发送信号。比如,你要刷新缓存,你可以向所有的bolts发送一个刷新缓存信号。在单词计数器的例子里,你可以使用一个全部数据流组,添加清除计数器缓存的功能(见 拓扑示例)
[mw_shl_code=java,true] public void execute(Tuple input) {
String str = null;
try{
if(input.getSourceStreamId().equals("signals")){
str = input.getStringByField("action");
if("refreshCache".equals(str))
counters.clear();
}
}catch (IllegalArgumentException e){
//什么也不做
}
···
}[/mw_shl_code]
我们添加了一个if分支,用来检查源数据流。Storm允许我们声明具名数据流(如果你不把元组发送到一个具名数据流,默认发送到名为”default“的数据流)。这是一个识别元组的极好的方式,就像这个例子中,我们想识别signals一样。 在拓扑定义中,你要向word-counter bolt添加第二个数据流,用来接收从signals-spout数据流发送到所有bolt实例的每一个元组。
[mw_shl_code=java,true] builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),2)
.fieldsGroupint("word-normalizer",new Fields("word"))
.allGrouping("signals-spout","signals");[/mw_shl_code]
signals-spout的实现请参考 git仓库。
自定义数据流组
你可以通过实现backtype.storm.grouping.CustormStreamGrouping接口创建自定义数据流组,让你自己决定哪些bolt接收哪些元组。
让我们修改单词计数器示例,使首字母相同的单词由同一个bolt接收。
[mw_shl_code=java,true]public class ModuleGrouping mplents CustormStreamGrouping, Serializable{
int numTasks = 0;
@Override
public List<Integer> chooseTasks(List<Object> values) {
List<Integer> boltIds = new ArrayList<Integer>();
if(values.size()>0){
String str = values.get(0).toString();
if(str.isEmpty()){
boltIds.add(0);
}else{
boltIds.add(str.charAt(0) % numTasks);
}
}
return boltIds;
}
@Override
public void prepare(TopologyContext context, Fields outFields, List<Integer> targetTasks) {
numTasks = targetTasks.size();
}
}[/mw_shl_code]
这是一个CustomStreamGrouping的简单实现,在这里我们采用单词首字母字符的整数值与任务数的余数,决定接收元组的bolt。
按下述方式word-normalizer修改即可使用这个自定义数据流组。
[mw_shl_code=java,true] builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer())
.customGrouping("word-reader", new ModuleGrouping());[/mw_shl_code]
直接数据流组
这是一个特殊的数据流组,数据源可以用它决定哪个组件接收元组。与前面的例子类似,数据源将根据单词首字母决定由哪个bolt接收元组。要使用直接数据流组,在WordNormalizer bolt中,使用emitDirect方法代替emit。
[mw_shl_code=java,true] public void execute(Tuple input) {
...
for(String word : words){
if(!word.isEmpty()){
...
collector.emitDirect(getWordCountIndex(word),new Values(word));
}
}
//对元组做出应答
collector.ack(input);
}
public Integer getWordCountIndex(String word) {
word = word.trim().toUpperCase();
if(word.isEmpty()){
return 0;
}else{
return word.charAt(0) % numCounterTasks;
}
}[/mw_shl_code]
在prepare方法中计算任务数
[mw_shl_code=java,true]public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
OutputCollector collector) {
this.collector = collector;
this.numCounterTasks = context.getComponentTasks("word-counter");
}[/mw_shl_code]
在拓扑定义中指定数据流将被直接分组:
[mw_shl_code=java,true] builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),2)
.directGrouping("word-normalizer");[/mw_shl_code]
全局数据流组
全局数据流组把所有数据源创建的元组发送给单一目标实例(即拥有最低ID的任务)。
不分组
(Stom0.7.1版),这个数据流组相当于随机数据流组。也就是说,使用这个数据流组时,并不关心数据流是如何分组的。
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