Storm常见模式3——TOP N介绍

导读问题：
1.TOP N计算的应用场景有哪些？
2.TOP N的实现方法和原理是什么？

Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算，它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算TOP N，然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果。

流式数据的TOP N计算的应用场景很多，例如计算twitter上最近一段时间内的热门话题、热门点击图片等等。

下面结合Storm-Starter中的例子，介绍一种可以很容易进行扩展的实现方法：首先，在多台机器上并行的运行多个Bolt，每个Bolt负责一部分数据的TOP N计算，然后再有一个全局的Bolt来合并这些机器上计算出来的TOP N结果，合并后得到最终全局的TOP N结果。

该部分示例代码的入口是RollingTopWords类，用于计算文档中出现次数最多的N个单词。首先看一下这个Topology结构：

Topology构建的代码如下：

TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
        builder.setSpout("word", new TestWordSpout(), 5);
        builder.setBolt("count", new RollingCountObjects(60, 10), 4)
                 .fieldsGrouping("word", new Fields("word"));
        builder.setBolt("rank", new RankObjects(TOP_N), 4)
                 .fieldsGrouping("count", new Fields("obj"));
        builder.setBolt("merge", new MergeObjects(TOP_N))
                 .globalGrouping("rank");
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（1）首先，TestWordSpout()是Topology的数据源Spout，持续随机生成单词发出去，产生数据流“word”，输出Fields是“word”，核心代码如下：

public void nextTuple() {
        Utils.sleep(100);
        final String[] words = new String[] {"nathan", "mike", "jackson", "golda", "bertels"};
        final Random rand = new Random();
        final String word = words[rand.nextInt(words.length)];
        _collector.emit(new Values(word));
　　}
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("word"));
　　}
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（2）接下来，“word”流入RollingCountObjects这个Bolt中进行word count计算，为了保证同一个word的数据被发送到同一个Bolt中进行处理，按照“word”字段进行field grouping；在RollingCountObjects中会计算各个word的出现次数，然后产生“count”流，输出“obj”和“count”两个Field，核心代码如下：

public void execute(Tuple tuple) {

        Object obj = tuple.getValue(0);
        int bucket = currentBucket(_numBuckets);
        synchronized(_objectCounts) {
            long[] curr = _objectCounts.get(obj);
            if(curr==null) {
                curr = new long[_numBuckets];
                _objectCounts.put(obj, curr);
            }
            curr[bucket]++;
            _collector.emit(new Values(obj, totalObjects(obj)));
            _collector.ack(tuple);
        }
    }
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("obj", "count"));
    }
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（3）然后，RankObjects这个Bolt按照“count”流的“obj”字段进行field grouping；在Bolt内维护TOP N个有序的单词，如果超过TOP N个单词，则将排在最后的单词踢掉，同时每个一定时间（2秒）产生“rank”流，输出“list”字段，输出TOP N计算结果到下一级数据流“merge”流，核心代码如下：

public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
        Object tag = tuple.getValue(0);
        Integer existingIndex = _find(tag);
        if (null != existingIndex) {
            _rankings.set(existingIndex, tuple.getValues());
        } else {
            _rankings.add(tuple.getValues());
        }
        Collections.sort(_rankings, new Comparator<List>() {
            public int compare(List o1, List o2) {
                return _compare(o1, o2);
            }
        });
        if (_rankings.size() > _count) {
            _rankings.remove(_count);
        }
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        if(_lastTime==null || currentTime >= _lastTime + 2000) {
            collector.emit(new Values(new ArrayList(_rankings)));
            _lastTime = currentTime;
        }
    }

    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("list"));
    }
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（4）最后，MergeObjects这个Bolt按照“rank”流的进行全局的grouping，即所有上一级Bolt产生的“rank”流都流到这个“merge”流进行；MergeObjects的计算逻辑和RankObjects类似，只是将各个RankObjects的Bolt合并后计算得到最终全局的TOP N结果，核心代码如下：

public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
        List<List> merging = (List) tuple.getValue(0);
        for(List pair : merging) {
            Integer existingIndex = _find(pair.get(0));
            if (null != existingIndex) {
                _rankings.set(existingIndex, pair);
            } else {
                _rankings.add(pair);
            }

            Collections.sort(_rankings, new Comparator<List>() {
                public int compare(List o1, List o2) {
                    return _compare(o1, o2);
                }
            });

            if (_rankings.size() > _count) {
                _rankings.subList(_count, _rankings.size()).clear();
            }
        }

        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        if(_lastTime==null || currentTime >= _lastTime + 2000) {
            collector.emit(new Values(new ArrayList(_rankings)));
            LOG.info("Rankings: " + _rankings);
            _lastTime = currentTime;
        }
    }

    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("list"));
    }
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