Storm笔记整理（四）：Storm核心概念与验证——并行度与流式分组

通过boltDeclarer.setNumTasks(num);来设置实例的个数
• executor的数量会小于等于task的数量(为了rebalance)

并行度动态调整

• 通过UI调整

不推荐使用

• 通过代码调整

topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(),2)
.setNumTasks(4).shuffleGrouping("blue-spout);

• 通过shell调整

# 10秒之后开始调整
# Reconfigure the topology "mytopology" to use 5 worker processes,
# the spout "blue-spout" to use 3 executors and
# the bolt "yellow-bolt" to use 10 executors.
storm rebalance topologyName -w 10 -n 5 -e spout_id=3 -e id_bolt=10

注意：acker数目运行时是不会变化的，所以多指定几个worker进程，acker线程数也不会增加。 -w：表示超时时间，rebalance首先会在一个超时时间内注销掉拓扑，然后在整个集群中重新分配 worker。

问题：

-e spout_id=3 -e id_bolt=10 有时不会增加并发度

原因：

You can only increase the parallelism (number of executors) to the number of tasks. So if your
component is having for example (number of executors: 50, number of tasks: 50) then you can not
increase the parallelism, however you can decrease it.
就是说spout和bolt的并行数，最多可以调整到它的taskNum，默认情况下，taskNum是和你设置的paralismNum相同的。
#threads<=#tasks

并行度设置参考

那么到底并行度设置多少合适呢，理论参考值：

• 单spout每秒大概可以发送500个tuple
• 单bolt每秒大概可以接收2000个tuple
• 单acker每秒大概可以接收6000个tuple
• 根据上面的指标可以根据当前业务的数据量对并行度进行动态调整。

上面的案例对于分析storm的并行度会有非常大的帮助，同时也非常清晰地说明了

worker

executor

task

Storm核心概念之流式分组（storm grouping）

假设storm集群现在有三个节点。一个作为nimbus，两个作为supervisor。到这里先介绍一下storm逻辑上有两个component，一个是Spout，另一个是Bolt。stream由Spout发出，在不同的Bolt之间进行处理，在其中传递的是storm的基本处理单位：Tuple。由Spout发出一个一个Tuple，然后Bolt接收Tuple进行各种各样的处理。这一整个过程构成一个DAG(有向无环图)。在storm里面叫做Topology。

上图中spout的处理逻辑是将一句话发出给下一个Bolt，然后下一个Bolt做句子的单词分割，下一个做计数，最后的Bolt做汇总显示。这里可以有多个Bolt或者Spout进行并行处理。

那么这里有一个问题，数据是如何从spout到bolt中的呢，如果bolt是多个情况呢？这就是我们所说的流分组，也就是在Spout与Bolt、Bolt与Bolt之间传递Tuple的方式，我们称之为流分组storm grouping。

Storm Group分类

• Shuffle Grouping

  随机分组， 随机派发stream里面的tuple， 保证bolt中的每个任务接收到的tuple数目相同.(它能实现较好的负载均衡)

• Fields Grouping

  按字段分组， 比如按userid来分组， 具有同样userid的tuple会被分到同一任务， 而不同的userid则会被分配到不同的任务

• All Grouping

  广播发送,对于每一个tuple,Bolts中的所有任务都会收到.

• Global Grouping

  全局分组，这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task.再具体一点就是分配给id值最低的那个task.

• Non Grouping

  随机分派，意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple.目前他和Shuffle grouping是一样的效果,

• Direct Grouping

  直接分组,这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者具体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来或者处理它的消息的taskid (OutputCollector.emit方法也会返回taskid)

• localOrShuffleGrouping

  是指如果目标Bolt 中的一个或者多个Task 和当前产生数据的Task 在同一个Worker 进程里面，那么就走内部的线程间通信，将Tuple 直接发给在当前Worker 进程的目的Task。否则，同shuffleGrouping。（在工作中使用的频率还是比较高的）

• CustomStreamGrouping

  自定义流式分组。

Storm流式分组之Shuffle Grouping

将计算总和的例子，spout并行度设置为1，bolt并行度设置为3，group方式设置为

Shuffle Grouping

package cn.xpleaf.bigdata.storm.group;

import cn.xpleaf.bigdata.storm.utils.StormUtil;
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.StormSubmitter;
import org.apache.storm.generated.StormTopology;
import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import org.apache.storm.task.OutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import org.apache.storm.tuple.Values;

import java.util.Date;
import java.util.Map;

/**
* 1°、实现数字累加求和的案例：数据源不断产生递增数字，对产生的数字累加求和。
* <p>
* Storm组件：Spout、Bolt、数据是Tuple，使用main中的Topology将spout和bolt进行关联
* MapReduce的组件：Mapper和Reducer、数据是Writable，通过一个main中的job将二者关联
* <p>
* 适配器模式（Adapter）：BaseRichSpout，其对继承接口中一些没必要的方法进行了重写，但其重写的代码没有实现任何功能。
* 我们称这为适配器模式
*/
public class ShuffleGroupingSumTopology {

/**
* 数据源
*/
static class OrderSpout extends BaseRichSpout {

private Map conf;   // 当前组件配置信息
private TopologyContext context;    // 当前组件上下文对象
private SpoutOutputCollector collector; // 发送tuple的组件

@Override
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
this.conf = conf;
this.context = context;
this.collector = collector;
}

/**
* 接收数据的核心方法
*/
@Override
public void nextTuple() {
long num = 0;
while (true) {
num++;
StormUtil.sleep(1000);
System.out.println("当前时间" + StormUtil.df_yyyyMMddHHmmss.format(new Date()) + "产生的订单金额：" + num);
this.collector.emit(new Values(num));
}
}

/**
* 是对发送出去的数据的描述schema
*/
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("order_cost"));
}
}

/**
* 计算和的Bolt节点
*/
static class SumBolt extends BaseRichBolt {

private Map conf;   // 当前组件配置信息
private TopologyContext context;    // 当前组件上下文对象
private OutputCollector collector; // 发送tuple的组件

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

private Long sumOrderCost = 0L;

/**
* 处理数据的核心方法
*/
@Override
public void execute(Tuple input) {
Long orderCost = input.getLongByField("order_cost");
sumOrderCost += orderCost;

System.out.println("线程ID：" + Thread.currentThread().getId() + " ,商城网站到目前" + StormUtil.df_yyyyMMddHHmmss.format(new Date()) + "的商品总交易额" + sumOrderCost);
StormUtil.sleep(1000);
}

/**
* 如果当前bolt为最后一个处理单元，该方法可以不用管
*/
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

}
}

/**
* 构建拓扑，相当于在MapReduce中构建Job
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
/**
* 设置spout和bolt的dag（有向无环图）
*/
builder.setSpout("id_order_spout", new OrderSpout());
builder.setBolt("id_sum_bolt", new SumBolt(), 3)
.shuffleGrouping("id_order_spout"); // 通过不同的数据流转方式，来指定数据的上游组件
// 使用builder构建topology
StormTopology topology = builder.createTopology();
String topologyName = ShuffleGroupingSumTopology.class.getSimpleName();  // 拓扑的名称
Config config = new Config();   // Config()对象继承自HashMap，但本身封装了一些基本的配置
// 启动topology，本地启动使用LocalCluster，集群启动使用StormSubmitter
if (args == null || args.length < 1) {  // 没有参数时使用本地模式，有参数时使用集群模式
LocalCluster localCluster = new LocalCluster(); // 本地开发模式，创建的对象为LocalCluster
localCluster.submitTopology(topologyName, config, topology);
} else {
StormSubmitter.submitTopology(topologyName, config, topology);
}
}
}

在集群中启动后，查看输出的日志信息：

......
2018-04-13 11:53:58.848 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413115358的商品总交易额31
2018-04-13 11:53:59.846 STDIO [INFO] 当前时间20180413115359产生的订单金额：14
2018-04-13 11:53:59.850 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413115359的商品总交易额30
2018-04-13 11:54:00.847 STDIO [INFO] 当前时间20180413115400产生的订单金额：15
2018-04-13 11:54:00.851 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413115400的商品总交易额45
2018-04-13 11:54:01.848 STDIO [INFO] 当前时间20180413115401产生的订单金额：16
2018-04-13 11:54:01.851 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413115401的商品总交易额60
2018-04-13 11:54:02.849 STDIO [INFO] 当前时间20180413115402产生的订单金额：17
2018-04-13 11:54:02.852 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413115402的商品总交易额62
2018-04-13 11:54:03.851 STDIO [INFO] 当前时间20180413115403产生的订单金额：18
2018-04-13 11:54:03.855 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413115403的商品总交易额78
2018-04-13 11:54:04.852 STDIO [INFO] 当前时间20180413115404产生的订单金额：19
2018-04-13 11:54:04.856 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413115404的商品总交易额50
2018-04-13 11:54:05.853 STDIO [INFO] 当前时间20180413115405产生的订单金额：20
2018-04-13 11:54:05.858 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413115405的商品总交易额70
2018-04-13 11:54:06.855 STDIO [INFO] 当前时间20180413115406产生的订单金额：21
......

可以看到有bolt有3个线程在执行。

Storm流式分组之All Grouping

将计算总和的例子，spout并行度设置为1，bolt并行度设置为3，group方式设置为

AllGrouping

package cn.xpleaf.bigdata.storm.group;

import cn.xpleaf.bigdata.storm.utils.StormUtil;
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.StormSubmitter;
import org.apache.storm.generated.StormTopology;
import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import org.apache.storm.task.OutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import org.apache.storm.tuple.Values;

import java.util.Date;
import java.util.Map;

/**
* 1°、实现数字累加求和的案例：数据源不断产生递增数字，对产生的数字累加求和。
* <p>
* Storm组件：Spout、Bolt、数据是Tuple，使用main中的Topology将spout和bolt进行关联
* MapReduce的组件：Mapper和Reducer、数据是Writable，通过一个main中的job将二者关联
* <p>
* 适配器模式（Adapter）：BaseRichSpout，其对继承接口中一些没必要的方法进行了重写，但其重写的代码没有实现任何功能。
* 我们称这为适配器模式
*/
public class AllGroupingSumTopology {

/**
* 数据源
*/
static class OrderSpout extends BaseRichSpout {

private Map conf;   // 当前组件配置信息
private TopologyContext context;    // 当前组件上下文对象
private SpoutOutputCollector collector; // 发送tuple的组件

@Override
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
this.conf = conf;
this.context = context;
this.collector = collector;
}

/**
* 接收数据的核心方法
*/
@Override
public void nextTuple() {
long num = 0;
while (true) {
num++;
StormUtil.sleep(1000);
System.out.println("当前时间" + StormUtil.df_yyyyMMddHHmmss.format(new Date()) + "产生的订单金额：" + num);
this.collector.emit(new Values(num));
}
}

/**
* 是对发送出去的数据的描述schema
*/
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("order_cost"));
}
}

/**
* 计算和的Bolt节点
*/
static class SumBolt extends BaseRichBolt {

private Map conf;   // 当前组件配置信息
private TopologyContext context;    // 当前组件上下文对象
private OutputCollector collector; // 发送tuple的组件

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

private Long sumOrderCost = 0L;

/**
* 处理数据的核心方法
*/
@Override
public void execute(Tuple input) {
Long orderCost = input.getLongByField("order_cost");
sumOrderCost += orderCost;

System.out.println("线程ID：" + Thread.currentThread().getId() + " ,商城网站到目前" + StormUtil.df_yyyyMMddHHmmss.format(new Date()) + "的商品总交易额" + sumOrderCost);
StormUtil.sleep(1000);
}

/**
* 如果当前bolt为最后一个处理单元，该方法可以不用管
*/
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

}
}

/**
* 构建拓扑，相当于在MapReduce中构建Job
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
/**
* 设置spout和bolt的dag（有向无环图）
*/
builder.setSpout("id_order_spout", new OrderSpout());
builder.setBolt("id_sum_bolt", new SumBolt(), 3)
.allGrouping("id_order_spout"); // 通过不同的数据流转方式，来指定数据的上游组件
// 使用builder构建topology
StormTopology topology = builder.createTopology();
String topologyName = AllGroupingSumTopology.class.getSimpleName();  // 拓扑的名称
Config config = new Config();   // Config()对象继承自HashMap，但本身封装了一些基本的配置
// 启动topology，本地启动使用LocalCluster，集群启动使用StormSubmitter
if (args == null || args.length < 1) {  // 没有参数时使用本地模式，有参数时使用集群模式
LocalCluster localCluster = new LocalCluster(); // 本地开发模式，创建的对象为LocalCluster
localCluster.submitTopology(topologyName, config, topology);
} else {
StormSubmitter.submitTopology(topologyName, config, topology);
}
}
}

上传到集群提交后，输出结果如下：

2018-04-13 12:42:36.992 STDIO [INFO] 当前时间20180413124236产生的订单金额：1
2018-04-13 12:42:36.998 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413124236的商品总交易额1
2018-04-13 12:42:36.999 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413124236的商品总交易额1
2018-04-13 12:42:37.000 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413124236的商品总交易额1
2018-04-13 12:42:37.995 STDIO [INFO] 当前时间20180413124237产生的订单金额：2
2018-04-13 12:42:37.999 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413124237的商品总交易额3
2018-04-13 12:42:38.000 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413124237的商品总交易额3
2018-04-13 12:42:38.000 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413124238的商品总交易额3
2018-04-13 12:42:38.996 STDIO [INFO] 当前时间20180413124238产生的订单金额：3
2018-04-13 12:42:39.000 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413124239的商品总交易额6
2018-04-13 12:42:39.000 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413124239的商品总交易额6
2018-04-13 12:42:39.001 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413124239的商品总交易额6
2018-04-13 12:42:39.998 STDIO [INFO] 当前时间20180413124239产生的订单金额：4
2018-04-13 12:42:40.001 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413124240的商品总交易额10
2018-04-13 12:42:40.002 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413124240的商品总交易额10
2018-04-13 12:42:40.002 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413124240的商品总交易额10
2018-04-13 12:42:40.999 STDIO [INFO] 当前时间20180413124240产生的订单金额：5
2018-04-13 12:42:41.002 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413124241的商品总交易额15
2018-04-13 12:42:41.003 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413124241的商品总交易额15
2018-04-13 12:42:41.003 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413124241的商品总交易额15
2018-04-13 12:42:42.000 STDIO [INFO] 当前时间20180413124242产生的订单金额：6
2018-04-13 12:42:42.004 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413124242的商品总交易额21
2018-04-13 12:42:42.004 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413124242的商品总交易额21
2018-04-13 12:42:42.004 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413124242的商品总交易额21
......

可以看到有三个输出的bolt都同时收到了spout发送过来的tuple，这确实有点浪费资源。

注意，上面查看bolt的输出结果，这与多个线程只输出一份数据不一样，因为其三个输出都会同时输出相同的一份数据，而如果只是多个线程非AllGrouping的情况下，不会同一份数据输出多次的，这点尤其需要注意。

Storm流式分组之Global Grouping

将计算总和的例子，spout并行度设置为1，bolt并行度设置为3，group方式设置为

GlobalGrouping

package cn.xpleaf.bigdata.storm.group;

import cn.xpleaf.bigdata.storm.utils.StormUtil;
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.StormSubmitter;
import org.apache.storm.generated.StormTopology;
import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import org.apache.storm.task.OutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import org.apache.storm.tuple.Values;

import java.util.Date;
import java.util.Map;

/**
* 1°、实现数字累加求和的案例：数据源不断产生递增数字，对产生的数字累加求和。
* <p>
* Storm组件：Spout、Bolt、数据是Tuple，使用main中的Topology将spout和bolt进行关联
* MapReduce的组件：Mapper和Reducer、数据是Writable，通过一个main中的job将二者关联
* <p>
* 适配器模式（Adapter）：BaseRichSpout，其对继承接口中一些没必要的方法进行了重写，但其重写的代码没有实现任何功能。
* 我们称这为适配器模式
*/
public class GlobalGroupingSumTopology {

/**
* 数据源
*/
static class OrderSpout extends BaseRichSpout {

private Map conf;   // 当前组件配置信息
private TopologyContext context;    // 当前组件上下文对象
private SpoutOutputCollector collector; // 发送tuple的组件

@Override
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
this.conf = conf;
this.context = context;
this.collector = collector;
}

/**
* 接收数据的核心方法
*/
@Override
public void nextTuple() {
long num = 0;
while (true) {
num++;
StormUtil.sleep(1000);
System.out.println("当前时间" + StormUtil.df_yyyyMMddHHmmss.format(new Date()) + "产生的订单金额：" + num);
this.collector.emit(new Values(num));
}
}

/**
* 是对发送出去的数据的描述schema
*/
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("order_cost"));
}
}

/**
* 计算和的Bolt节点
*/
static class SumBolt extends BaseRichBolt {

private Map conf;   // 当前组件配置信息
private TopologyContext context;    // 当前组件上下文对象
private OutputCollector collector; // 发送tuple的组件

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

private Long sumOrderCost = 0L;

/**
* 处理数据的核心方法
*/
@Override
public void execute(Tuple input) {
Long orderCost = input.getLongByField("order_cost");
sumOrderCost += orderCost;

System.out.println("线程ID：" + Thread.currentThread().getId() + " ,商城网站到目前" + StormUtil.df_yyyyMMddHHmmss.format(new Date()) + "的商品总交易额" + sumOrderCost);
StormUtil.sleep(1000);
}

/**
* 如果当前bolt为最后一个处理单元，该方法可以不用管
*/
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

}
}

/**
* 构建拓扑，相当于在MapReduce中构建Job
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
/**
* 设置spout和bolt的dag（有向无环图）
*/
builder.setSpout("id_order_spout", new OrderSpout());
builder.setBolt("id_sum_bolt", new SumBolt(), 3)
.globalGrouping("id_order_spout"); // 通过不同的数据流转方式，来指定数据的上游组件
// 使用builder构建topology
StormTopology topology = builder.createTopology();
String topologyName = GlobalGroupingSumTopology.class.getSimpleName();  // 拓扑的名称
Config config = new Config();   // Config()对象继承自HashMap，但本身封装了一些基本的配置
// 启动topology，本地启动使用LocalCluster，集群启动使用StormSubmitter
if (args == null || args.length < 1) {  // 没有参数时使用本地模式，有参数时使用集群模式
LocalCluster localCluster = new LocalCluster(); // 本地开发模式，创建的对象为LocalCluster
localCluster.submitTopology(topologyName, config, topology);
} else {
StormSubmitter.submitTopology(topologyName, config, topology);
}
}
}

打包上传到集群运行后，查看其输出结果如下：

2018-04-13 12:56:06.506 STDIO [INFO] 当前时间20180413125606产生的订单金额：1
2018-04-13 12:56:06.515 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413125606的商品总交易额1
2018-04-13 12:56:07.512 STDIO [INFO] 当前时间20180413125607产生的订单金额：2
2018-04-13 12:56:07.516 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413125607的商品总交易额3
2018-04-13 12:56:08.513 STDIO [INFO] 当前时间20180413125608产生的订单金额：3
2018-04-13 12:56:08.517 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413125608的商品总交易额6
2018-04-13 12:56:09.515 STDIO [INFO] 当前时间20180413125609产生的订单金额：4
2018-04-13 12:56:09.519 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413125609的商品总交易额10
2018-04-13 12:56:10.518 STDIO [INFO] 当前时间20180413125610产生的订单金额：5
2018-04-13 12:56:10.521 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413125610的商品总交易额15
2018-04-13 12:56:11.519 STDIO [INFO] 当前时间20180413125611产生的订单金额：6
2018-04-13 12:56:11.523 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413125611的商品总交易额21
2018-04-13 12:56:12.520 STDIO [INFO] 当前时间20180413125612产生的订单金额：7
2018-04-13 12:56:12.524 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413125612的商品总交易额28
2018-04-13 12:56:13.521 STDIO [INFO] 当前时间20180413125613产生的订单金额：8
2018-04-13 12:56:13.525 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413125613的商品总交易额36
......

可以看到这与AllGrouping完全不同，三个bolt的executor线程，但是却只有一个在执行操作。

通过前面三个流式分组方式的验证，可以非常清晰地了解其含义：

ShuffleGrouping：三个bolt线程，同时执行，但对于同一个tuple数据，只有一个bolt会接收到，并且是随机的。

AllGrouping：三个bolt线程，同时执行，但对于同一个tuple数据，3个bolt都会接收到。

GlobalGrouping：三个bolt线程，同时执行，但对于同一个tuple数据，只有固定一个bolt会接收到，其它2个bolt不会接收到。

Storm流式分组之Fields Grouping

在计算总和的例子上，再添加一个

user_id

user_id

程序代码如下：

package cn.xpleaf.bigdata.storm.group;

import cn.xpleaf.bigdata.storm.utils.StormUtil;
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.StormSubmitter;
import org.apache.storm.generated.StormTopology;
import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import org.apache.storm.task.OutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import org.apache.storm.tuple.Values;

import java.util.Date;
import java.util.Map;

/**
* 1°、实现数字累加求和的案例：数据源不断产生递增数字，对产生的数字累加求和。
* <p>
* Storm组件：Spout、Bolt、数据是Tuple，使用main中的Topology将spout和bolt进行关联
* MapReduce的组件：Mapper和Reducer、数据是Writable，通过一个main中的job将二者关联
* <p>
* 适配器模式（Adapter）：BaseRichSpout，其对继承接口中一些没必要的方法进行了重写，但其重写的代码没有实现任何功能。
* 我们称这为适配器模式
*
* 流式分组之filedsGrouping，字段分组
*      有点像SQL中的group by
*      或者可以理解为hash取模分区
*/
public class FieldsGroupingSumTopology {

/**
* 数据源
*/
static class OrderSpout extends BaseRichSpout {

private Map conf;   // 当前组件配置信息
private TopologyContext context;    // 当前组件上下文对象
private SpoutOutputCollector collector; // 发送tuple的组件

@Override
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
this.conf = conf;
this.context = context;
this.collector = collector;
}

/**
* 接收数据的核心方法
*/
@Override
public void nextTuple() {
long num = 0;
while (true) {
num++;
long userId = num % 3;  // 0 1 2
System.out.println("当前时间" + StormUtil.df_yyyyMMddHHmmss.format(new Date()) + "，用户-->" + userId + "<--产生的订单金额：" + num);
this.collector.emit(new Values(userId, num));
StormUtil.sleep(1000);
}
}

/**
* 是对发送出去的数据的描述schema
*/
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("user_id", "order_cost"));
}
}

/**
* 计算和的Bolt节点
*/
static class SumBolt extends BaseRichBolt {

private Map conf;   // 当前组件配置信息
private TopologyContext context;    // 当前组件上下文对象
private OutputCollector collector; // 发送tuple的组件

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

private Long sumOrderCost = 0L;

/**
* 处理数据的核心方法
*/
@Override
public void execute(Tuple input) {
Long userId = input.getLongByField("user_id");
Long orderCost = input.getLongByField("order_cost");
sumOrderCost += orderCost;

System.out.println("线程ID：" + Thread.currentThread().getId() + " ,商城网站到目前" +
StormUtil.df_yyyyMMddHHmmss.format(new Date()) + "用户-->" + userId + "<--的商品总交易额" + sumOrderCost);
StormUtil.sleep(1000);
}

/**
* 如果当前bolt为最后一个处理单元，该方法可以不用管
*/
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

}
}

/**
* 构建拓扑，相当于在MapReduce中构建Job
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
/**
* 设置spout和bolt的dag（有向无环图）
*/
builder.setSpout("id_order_spout", new OrderSpout());
builder.setBolt("id_sum_bolt", new SumBolt(), 3)
.fieldsGrouping("id_order_spout", new Fields("user_id")); // 通过不同的数据流转方式，来指定数据的上游组件
// 使用builder构建topology
StormTopology topology = builder.createTopology();
String topologyName = FieldsGroupingSumTopology.class.getSimpleName();  // 拓扑的名称
Config config = new Config();   // Config()对象继承自HashMap，但本身封装了一些基本的配置
// 启动topology，本地启动使用LocalCluster，集群启动使用StormSubmitter
if (args == null || args.length < 1) {  // 没有参数时使用本地模式，有参数时使用集群模式
LocalCluster localCluster = new LocalCluster(); // 本地开发模式，创建的对象为LocalCluster
localCluster.submitTopology(topologyName, config, topology);
} else {
StormSubmitter.submitTopology(topologyName, config, topology);
}
}
}

打包上传到集群并提交作业后，输出结果如下：

2018-04-13 15:53:37.836 STDIO [INFO] 当前时间20180413155337，用户-->1<--产生的订单金额：1
2018-04-13 15:53:37.843 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413155337用户-->1<--的商品总交易额1
2018-04-13 15:53:38.839 STDIO [INFO] 当前时间20180413155338，用户-->2<--产生的订单金额：2
2018-04-13 15:53:38.844 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413155338用户-->2<--的商品总交易额2
2018-04-13 15:53:39.841 STDIO [INFO] 当前时间20180413155339，用户-->0<--产生的订单金额：3
2018-04-13 15:53:39.845 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413155339用户-->0<--的商品总交易额3
2018-04-13 15:53:40.842 STDIO [INFO] 当前时间20180413155340，用户-->1<--产生的订单金额：4
2018-04-13 15:53:40.846 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413155340用户-->1<--的商品总交易额5
2018-04-13 15:53:41.844 STDIO [INFO] 当前时间20180413155341，用户-->2<--产生的订单金额：5
2018-04-13 15:53:41.850 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413155341用户-->2<--的商品总交易额7
2018-04-13 15:53:42.848 STDIO [INFO] 当前时间20180413155342，用户-->0<--产生的订单金额：6
2018-04-13 15:53:42.851 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413155342用户-->0<--的商品总交易额9
2018-04-13 15:53:43.849 STDIO [INFO] 当前时间20180413155343，用户-->1<--产生的订单金额：7
2018-04-13 15:53:43.852 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413155343用户-->1<--的商品总交易额12
2018-04-13 15:53:44.850 STDIO [INFO] 当前时间20180413155344，用户-->2<--产生的订单金额：8
2018-04-13 15:53:44.853 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413155344用户-->2<--的商品总交易额15
2018-04-13 15:53:45.852 STDIO [INFO] 当前时间20180413155345，用户-->0<--产生的订单金额：9
2018-04-13 15:53:45.855 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413155345用户-->0<--的商品总交易额18
2018-04-13 15:53:46.853 STDIO [INFO] 当前时间20180413155346，用户-->1<--产生的订单金额：10
2018-04-13 15:53:46.856 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413155346用户-->1<--的商品总交易额22
2018-04-13 15:53:47.854 STDIO [INFO] 当前时间20180413155347，用户-->2<--产生的订单金额：11
2018-04-13 15:53:47.859 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413155347用户-->2<--的商品总交易额26
2018-04-13 15:53:48.855 STDIO [INFO] 当前时间20180413155348，用户-->0<--产生的订单金额：12
2018-04-13 15:53:48.860 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413155348用户-->0<--的商品总交易额30
2018-04-13 15:53:49.857 STDIO [INFO] 当前时间20180413155349，用户-->1<--产生的订单金额：13
2018-04-13 15:53:49.860 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413155349用户-->1<--的商品总交易额35
2018-04-13 15:53:50.859 STDIO [INFO] 当前时间20180413155350，用户-->2<--产生的订单金额：14
2018-04-13 15:53:50.862 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413155350用户-->2<--的商品总交易额40
2018-04-13 15:53:51.860 STDIO [INFO] 当前时间20180413155351，用户-->0<--产生的订单金额：15
2018-04-13 15:53:51.863 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413155351用户-->0<--的商品总交易额45
2018-04-13 15:53:52.861 STDIO [INFO] 当前时间20180413155352，用户-->1<--产生的订单金额：16
2018-04-13 15:53:52.863 STDIO [INFO] 线程ID：45 ,商城网站到目前20180413155352用户-->1<--的商品总交易额51
2018-04-13 15:53:53.862 STDIO [INFO] 当前时间20180413155353，用户-->2<--产生的订单金额：17
2018-04-13 15:53:53.866 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413155353用户-->2<--的商品总交易额57
2018-04-13 15:53:54.863 STDIO [INFO] 当前时间20180413155354，用户-->0<--产生的订单金额：18
2018-04-13 15:53:54.867 STDIO [INFO] 线程ID：47 ,商城网站到目前20180413155354用户-->0<--的商品总交易额63
......

那么结果就显而易见了，user_id模为1的tuple都发送到ID为45的线程上，user_id模为2的tuple都发送到ID为39的线程上，user_id模为0的tuple都发送到ID为47的线程上。

Storm流式分组之Custom Grouping

自定义流式分组，自定义的Custom Grouping如下：

/**
* 自定义的流式分组
* 模拟globalGrouping--->将所有的数据，传递到其中的一个task中
* 模拟fieldsGrouping（后面有时间自己可以实现这一个）
*/
class MyCustomStreamingGrouping implements CustomStreamGrouping {

private WorkerTopologyContext context;
private GlobalStreamId stream;
private List<Integer> targetTasks;

/**
* 类似自定义spout或bolt的初始化动作
* @param context
* @param stream
* @param targetTasks   bolt对应的task的列表，如果我们在bolt.setNum(3)--->targetTasks的大小就是3
*/
@Override
public void prepare(WorkerTopologyContext context, GlobalStreamId stream, List<Integer> targetTasks) {
this.context = context;
this.stream = stream;
this.targetTasks = targetTasks;
System.out.println("bolt对应的task列表： " + targetTasks);
}

/**
*
* @param taskId
* @param values    就是tuple
* @return
*/
@Override
public List<Integer> chooseTasks(int taskId, List<Object> values) {
if(targetTasks.size() < 1) {
throw new RuntimeException("bolt的task个数居然为0，没有任务执行作业");
}
return Arrays.asList(targetTasks.get(0));
}
}

其实这就是模拟Global Grouping的自定义流式分组，依然是计算总和的例子，其代码如下：

package cn.xpleaf.bigdata.storm.group;

import cn.xpleaf.bigdata.storm.utils.StormUtil;
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.StormSubmitter;
import org.apache.storm.generated.GlobalStreamId;
import org.apache.storm.generated.StormTopology;
import org.apache.storm.grouping.CustomStreamGrouping;
import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import org.apache.storm.task.OutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.task.WorkerTopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import org.apache.storm.tuple.Values;

import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
* 1°、实现数字累加求和的案例：数据源不断产生递增数字，对产生的数字累加求和。
* <p>
* Storm组件：Spout、Bolt、数据是Tuple，使用main中的Topology将spout和bolt进行关联
* MapReduce的组件：Mapper和Reducer、数据是Writable，通过一个main中的job将二者关联
* <p>
* 适配器模式（Adapter）：BaseRichSpout，其对继承接口中一些没必要的方法进行了重写，但其重写的代码没有实现任何功能。
* 我们称这为适配器模式
*
* 流式分组之customGrouping，用户自定义分组
*/
public class CustomGroupingSumTopology {

/**
* 数据源
*/
static class OrderSpout extends BaseRichSpout {

private Map conf;   // 当前组件配置信息
private TopologyContext context;    // 当前组件上下文对象
private SpoutOutputCollector collector; // 发送tuple的组件

@Override
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
this.conf = conf;
this.context = context;
this.collector = collector;
}

/**
* 接收数据的核心方法
*/
@Override
public void nextTuple() {
long num = 0;
while (true) {
num++;
long userId = num % 3;  // 0 1 2
System.out.println("当前时间" + StormUtil.df_yyyyMMddHHmmss.format(new Date()) + "，用户-->" + userId + "<--产生的订单金额：" + num);
this.collector.emit(new Values(userId, num));
StormUtil.sleep(1000);
}
}

/**
* 是对发送出去的数据的描述schema
*/
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("user_id", "order_cost"));
}
}

/**
* 计算和的Bolt节点
*/
static class SumBolt extends BaseRichBolt {

private Map conf;   // 当前组件配置信息
private TopologyContext context;    // 当前组件上下文对象
private OutputCollector collector; // 发送tuple的组件

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

private Long sumOrderCost = 0L;

/**
* 处理数据的核心方法
*/
@Override
public void execute(Tuple input) {
Long userId = input.getLongByField("user_id");
Long orderCost = input.getLongByField("order_cost");
sumOrderCost += orderCost;

System.out.println("线程ID：" + Thread.currentThread().getId() + " ,商城网站到目前" +
StormUtil.df_yyyyMMddHHmmss.format(new Date()) + "用户-->" + userId + "<--的商品总交易额" + sumOrderCost);
StormUtil.sleep(1000);
}

/**
* 如果当前bolt为最后一个处理单元，该方法可以不用管
*/
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

}
}

/**
* 构建拓扑，相当于在MapReduce中构建Job
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
/**
* 设置spout和bolt的dag（有向无环图）
*/
builder.setSpout("id_order_spout", new OrderSpout());
builder.setBolt("id_sum_bolt", new SumBolt(), 3)
.customGrouping("id_order_spout", new MyCustomStreamingGrouping()); // 通过不同的数据流转方式，来指定数据的上游组件
// 使用builder构建topology
StormTopology topology = builder.createTopology();
String topologyName = CustomGroupingSumTopology.class.getSimpleName();  // 拓扑的名称
Config config = new Config();   // Config()对象继承自HashMap，但本身封装了一些基本的配置
// 启动topology，本地启动使用LocalCluster，集群启动使用StormSubmitter
if (args == null || args.length < 1) {  // 没有参数时使用本地模式，有参数时使用集群模式
LocalCluster localCluster = new LocalCluster(); // 本地开发模式，创建的对象为LocalCluster
localCluster.submitTopology(topologyName, config, topology);
} else {
StormSubmitter.submitTopology(topologyName, config, topology);
}
}
}

上传到集群并提交作业，其输出结果如下：

2018-04-13 16:21:23.919 STDIO [INFO] 当前时间20180413162123，用户-->1<--产生的订单金额：1
2018-04-13 16:21:23.924 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413162123用户-->1<--的商品总交易额1
2018-04-13 16:21:24.922 STDIO [INFO] 当前时间20180413162124，用户-->2<--产生的订单金额：2
2018-04-13 16:21:24.926 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413162124用户-->2<--的商品总交易额3
2018-04-13 16:21:25.923 STDIO [INFO] 当前时间20180413162125，用户-->0<--产生的订单金额：3
2018-04-13 16:21:25.926 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413162125用户-->0<--的商品总交易额6
2018-04-13 16:21:26.925 STDIO [INFO] 当前时间20180413162126，用户-->1<--产生的订单金额：4
2018-04-13 16:21:26.928 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413162126用户-->1<--的商品总交易额10
2018-04-13 16:21:27.926 STDIO [INFO] 当前时间20180413162127，用户-->2<--产生的订单金额：5
2018-04-13 16:21:27.930 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413162127用户-->2<--的商品总交易额15
2018-04-13 16:21:28.928 STDIO [INFO] 当前时间20180413162128，用户-->0<--产生的订单金额：6
2018-04-13 16:21:28.931 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413162128用户-->0<--的商品总交易额21
2018-04-13 16:21:29.929 STDIO [INFO] 当前时间20180413162129，用户-->1<--产生的订单金额：7
2018-04-13 16:21:29.932 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413162129用户-->1<--的商品总交易额28
2018-04-13 16:21:30.930 STDIO [INFO] 当前时间20180413162130，用户-->2<--产生的订单金额：8
2018-04-13 16:21:30.934 STDIO [INFO] 线程ID：39 ,商城网站到目前20180413162130用户-->2<--的商品总交易额36
2018-04-13 16:21:31.932 STDIO [INFO] 当前时间20180413162131，用户-->0<--产生的订单金额：9
......

可以看到只有一个executor接收到tuple数据，也就是说，通过使用自定义流式分组，确实实现了Global Grouping的功能。