Storm Trident中的核心数据模型就是“Stream”，也就是说，Storm Trident处理的是Stream，但是实际上Stream是被成批处理的，Stream被切分成一个个的Batch分布到集群中，所有应用在Stream上的函数最终会应用到每个节点的Batch中，实现并行计算，具体如下图所示：
在Trident中有五种操作类型：
- Apply Locally:本地操作，所有操作应用在本地节点数据上，不会产生网络传输
- Repartitioning:数据流重定向，单纯的改变数据流向，不会改变数据内容，这部分会有网络传输
- Aggragation:聚合操作，会有网络传输
- Grouped streams上的操作
- Merge和Join
小结：上面提到了Trident实际上是通过把函数应用到每个节点的Batch上的数据以实现并行，而应用的这些函数就是TridentAPI，下面我们就具体介绍一下TridentAPI的各种操作。
二、Trident五种操作详解
2.1 Apply Locally本地操作：操作都应用在本地节点的Batch上，不会产生网络传输
2.1.1 Functions:函数操作
函数的作用是接收一个tuple(需指定接收tuple的哪个字段)，输出0个或多个tuples。输出的新字段值会被追加到原始输入tuple的后面，如果一个function不输出tuple，那就意味这这个tuple被过滤掉了，下面举例说明：
- 定义一个Function：
public class MyFunction extends BaseFunction {
@Override
public void execute(TridentTuple tuple, TridentCollector collector) {
for ( int i = 0; i < tuple.getInteger(0); i++) {
collector.emit( new Values(i));
}
}
}
小结：Function实际上就是对经过Function函的tuple做一些操作以改变其内容。
- 比如我们处理一个“mystream”的数据流，它有三个字段分别是[“a”, “b”, “c”] ，数据流中tuple的内容是：
[1,
2, 3] [4, 1, 6] [3, 0, 8]
- 我们运行我们的Function：
java mystream.each(new Fields("b"), new MyFunction(), new Fields("d")))； 它意思是接收输入的每个tuple “b”字段得值，把函数结算结果做为新字段“d”追加到每个tuple后面，然后发射出去。
- 最终运行结果会是每个tuple有四个字段[“a”, “b”, “c”, “d”]，每个tuple的内容变成了：
[1,
2, 3, 0] [1, 2, 3, 1] [4, 1, 6, 0]
2.1.2 Filters:过滤操作
- Filters很简单，接收一个tuple并决定是否保留这个tuple。举个例子，定义一个Filter：
public class MyFilter extends BaseFilter {
public boolean isKeep(TridentTuple tuple) {
return tuple.getInteger(0) == 1 && tuple.getInteger(1) == 2;
}
}- 假设我们的tuples有这个几个字段 [“a”, “b”, “c”]:
[1, 2, 3] [2, 1, 1] [2, 3, 4]
- 然后运行我们的Filter：
java mystream.each(new Fields("b", "a"), new MyFilter())；- 则最终得到的tuple是 ：
[2,
1, 1]
说明第一个和第三个不满足条件，都被过滤掉了。
小结：Filter就是一个过滤器，它决定是否需要保留当前tuple。
2.1.3 PartitionAggregate
PartitionAggregate的作用对每个Partition中的tuple进行聚合，与前面的函数在原tuple后面追加数据不同，PartitionAggregate的输出会直接替换掉输入的tuple，仅数据PartitionAggregate中发射的tuple。下面举例说明：
- 定义一个累加的PartitionAggregate：
java mystream.partitionAggregate(new Fields("b"), new Sum(), new Fields("sum"))；
- 假设我们的Stream包含两个字段 [“a”, “b”]，各个Partition的tuple内容是：
```
Partition 0: [“a”, 1] [“b”, 2]
Partition 1: [“a”, 3] [“c”, 8]
Partition 2: [“e”, 1] [“d”, 9] [“d”, 10] ```
- 输出的内容只有一个字段“sum”,值是：
```
Partition 0: [3]
Partition 1: [11]
Partition 2: [20] ```
TridentAPI提供了三个聚合器的接口：CombinerAggregator, ReducerAggregator,
and Aggregator.
我们先看一下CombinerAggregator接口：
public interface CombinerAggregator <T> extends Serializable {
T init(TridentTuple tuple);
T combine(T val1, T val2);
T zero();
} CombinerAggregator接口只返回一个tuple，并且这个tuple也只包含一个field。init方法会先执行，它负责预处理每一个接收到的tuple，然后再执行combine函数来计算收到的tuples直到最后一个tuple到达，当所有tuple处理完时，CombinerAggregator会发射zero函数的输出，举个例子：
- 定义一个CombinerAggregator实现来计数：
public class CombinerCount implements CombinerAggregator<Integer>{
@Override
public Integer init(TridentTuple tuple) {
return 1;
}
@Override
public Integer combine(Integer val1, Integer val2) {
return val1 + val2;
}
@Override
public Integer zero() {
return 0;
}
} 小结：当你使用aggregate 方法代替PartitionAggregate时，CombinerAggregator的好处就体现出来了，因为Trident会自动优化计算，在网络传输tuples之前做局部聚合。
我们再看一下ReducerAggregator：
public interface ReducerAggregator <T> extends Serializable {
T init();
T reduce(T curr, TridentTuple tuple);
} ReducerAggregator通过init方法提供一个初始值，然后为每个输入的tuple迭代这个值，最后生产处一个唯一的tuple输出，下面举例说明：
- 定义一个ReducerAggregator接口实现技术器的例子：
public class ReducerCount implements ReducerAggregator<Long>{
@Override
public Long init() {
return 0L;
}
@Override
public Long reduce(Long curr, TridentTuple tuple) {
return curr + 1;
}
}最后一个是Aggregator接口，它是最通用的聚合器，它的形式如下：
public interface Aggregator<T> extends Operation {
T init(Object batchId, TridentCollector collector);
void aggregate(T val, TridentTuple tuple, TridentCollector collector);
void complete(T val, TridentCollector collector);
}
Aggregator接口可以发射含任意数量属性的任意数据量的tuples,并且可以在执行过程中的任何时候发射:
- init:在处理数据之前被调用，它的返回值会作为一个状态值传递给aggregate和complete方法
- aggregate：用来处理每一个输入的tuple，它可以更新状态值也可以发射tuple
- complete：当所有tuple都被处理完成后被调用
下面举例说明：
- 定义一个实现来完成一个计数器：
public class CountAgg extends BaseAggregator<CountState>{
static class CountState { long count = 0; }
@Override
public CountState init(Object batchId, TridentCollector collector) {
return new CountState();
}
@Override
public void aggregate(CountState val, TridentTuple tuple, TridentCollector collector) {
val. count+=1;
}
@Override
public void complete(CountState val, TridentCollector collector) {
collector.emit( new Values(val. count));
}
} 有时候我们需要同时执行多个聚合器，这在Trident中被称作chaining,使用方法如下：java mystream.chainedAgg() .partitionAggregate(new Count(), new Fields("count")) .partitionAggregate(new Fields("b"), new Sum(), new Fields("sum")) .chainEnd(); 这点代码会在每个Partition上运行count和sum函数，最终输出一个tuple：[“count”, “sum”]
projection:投影操作
投影操作作用是仅保留Stream指定字段的数据，比如有一个Stream包含如下字段： [“a”, “b”, “c”, “d”]
运行如下代码：
java mystream.project(new Fields("b", "d")) 则输出的流仅包含 [“b”, “d”]字段。
2.2 Repartitioning重定向操作
重定向操作是如何在各个任务间对tuples进行分区。分区的数量也有可能改变重定向的结果。重定向需要网络传输，下面介绍下重定向函数：
- shuffle：通过随机分配算法来均衡tuple到各个分区
- broadcast：每个tuple都被广播到所有的分区，这种方式在drcp时非常有用，比如在每个分区上做stateQuery
- partitionBy：根据指定的字段列表进行划分，具体做法是用指定字段列表的hash值对分区个数做取模运算，确保相同字段列表的数据被划分到同一个分区
- global：所有的tuple都被发送到一个分区，这个分区用来处理整个Stream
- batchGlobal：一个Batch中的所有tuple都被发送到同一个分区，不同的Batch会去往不同的分区
- Partition：通过一个自定义的分区函数来进行分区，这个自定义函数实现了 backtype.storm.grouping.CustomStreamGrouping
2.3 Aggragation聚合操作
Trident有aggregate和 persistentAggregate方法来做聚合操作。aggregate是独立的运行在Stream的每个Batch上的，而persistentAggregate则是运行在Stream的所有Batch上并把运算结果存储在state source中。
运行aggregate方法做全局聚合。当你用到 ReducerAggregator或Aggregator时，Stream首先被重定向到一个分区中，然后其中的聚合函数便在这个分区上运行。当你用到CombinerAggregator时，Trident会首先在每个分区上做局部聚合，然后把局部聚合后的结果重定向到一个分区，因此使用CombinerAggregator会更高效，可能的话我们需要优先考虑使用它。
下面举个例子来说明如何用aggregate进行全局计数：
java mystream.aggregate(new Count(), new Fields("count"))； 和paritionAggregate一样，aggregators的聚合也可以串联起来，但是如果你把一个 CombinerAggregator和一个非CombinerAggregator串联在一起，Trident是无法完成局部聚合优化的。
2.4 grouped streams
GroupBy操作是根据特定的字段对流进行重定向的，还有，在一个分区内部，每个相同字段的tuple也会被Group到一起，下面这幅图描述了这个场景：
如果你在grouped Stream上面运行aggregators，聚合操作会运行在每个Group中而不是整个Batch。persistentAggregate也能运行在GroupedSteam上，不过结果会被保存在MapState中，其中的key便是分组的字段。
当然，aggregators在GroupedStreams上也可以串联。
2.5 Merge和Joins:
api的最后一部分便是如何把各种流汇聚到一起。最简单的方式就是把这些流汇聚成一个流。我们可以这么做：java topology.merge(stream1, stream2, stream3);另一种合并流的方式就是join。一个标准的join就像是一个sql,必须有标准的输入，因此，join只针对符合条件的Stream。join应用在来自Spout的每一个小Batch中。join时候的tuple会包含：
1. join的字段，如Stream1中的key和Stream2中的x
2. 所有非join的字段，根据传入join方法的顺序，a和b分别代表steam1的val1和val2，c代表Stream2的val1
当join的是来源于不同Spout的stream时，这些Spout在发射数据时需要同步，一个Batch所包含的tuple会来自各个Spout。