Storm累计求和中使用各种分组Grouping

 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)

 Fields Grouping 的代码

Storm累计求和中使用各种分组Grouping
  1 /**
  2  * 数字累加求和
  3  * 先添加storm依赖
  4  */
  5 public class LocalTopologySumFieldsGrouping {
  6     /**
  7      * spout需要继承baserichspout,实现未实现的方法
  8      * @author Administrator
  9      *
 10      */
 11     public static class MySpout extends BaseRichSpout{
 12         private Map conf;
 13         private TopologyContext context;
 14         private SpoutOutputCollector collector;
 15         
 16         /**
 17          * 初始化方法,只会执行一次
 18          * 在这里面可以写一个初始化的代码
 19          * Map conf:其实里面保存的是topology的一些配置信息
 20          * TopologyContext context:topology的上下文,类似于servletcontext
 21          * SpoutOutputCollector collector:发射器,负责向外发射数据(tuple)
 22          */
 23         @Override
 24         public void open(Map conf, TopologyContext context,
 25                 SpoutOutputCollector collector) {
 26             this.conf = conf;
 27             this.context = context;
 28             this.collector = collector;
 29         }
 30 
 31         int num = 1;
 32         /**
 33          * 这个方法是spout中最重要的方法,
 34          * 这个方法会被storm框架循环调用,可以理解为这个方法是在一个while循环之内
 35          * 每调用一次,会向外发射一条数据
 36          */
 37         @Override
 38         public void nextTuple() {
 39             System.out.println("spout发射:"+num);
 40             //把数据封装到values中,称为一个tuple,发射出去
 41             this.collector.emit(new Values(num++,num%2));
 42             Utils.sleep(1000);
 43         }
 44         
 45         /**
 46          * 声明输出字段
 47          */
 48         @Override
 49         public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
 50             //给values中的数据起个名字,方便后面的bolt从这个values中取数据
 51             //fields中定义的参数和values中传递的数值是一一对应的
 52             declarer.declare(new Fields("num","flag"));
 53         }
 54     }
 55     
 56     /**
 57      * 自定义bolt需要实现baserichbolt
 58      * @author Administrator
 59      *
 60      */
 61     public static class MyBolt extends BaseRichBolt{
 62         private Map stormConf; 
 63         private TopologyContext context;
 64         private OutputCollector collector;
 65         
 66         /**
 67          * 和spout中的open方法意义一样
 68          */
 69         @Override
 70         public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
 71                 OutputCollector collector) {
 72             this.stormConf = stormConf;
 73             this.context = context;
 74             this.collector = collector;
 75         }
 76 
 77         int sum = 0;
 78         /**
 79          * 是bolt中最重要的方法,当spout发射一个tuple出来,execute也会被调用,需要对spout发射出来的tuple进行处理
 80          */
 81         @Override
 82         public void execute(Tuple input) {
 83             //input.getInteger(0);//也可以根据角标获取tuple中的数据
 84             Integer value = input.getIntegerByField("num");
 85             System.out.println("线程id:"+Thread.currentThread().getId()+",值:"+value);
 86             //sum+=value;
 87             //System.out.println("和:"+sum);
 88         }
 89         
 90         /**
 91          * 声明输出字段
 92          */
 93         @Override
 94         public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
 95             //在这没必要定义了,因为execute方法中没有向外发射tuple,所以就不需要声明了。
 96             //如果nextTuple或者execute方法中向外发射了tuple,那么declareOutputFields必须要声明,否则不需要声明
 97         }
 98         
 99     }
100     /**
101      * 注意:在组装topology的时候,组件的id在定义的时候,名称不能以__开头。__是系统保留的
102      * @param args
103      */
104     public static void main(String[] args) {
105         //组装topology
106         TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();
107         topologyBuilder.setSpout("spout1", new MySpout());
108         //.shuffleGrouping("spout1"); 表示让MyBolt接收MySpout发射出来的tuple
109         topologyBuilder.setBolt("bolt1", new MyBolt(),3).fieldsGrouping("spout1", new Fields("flag"));
110         
111         //创建本地storm集群
112         LocalCluster localCluster = new LocalCluster();
113         localCluster.submitTopology("sumTopology", new Config(), topologyBuilder.createTopology());
114     }
115     
116 }
Storm累计求和中使用各种分组Grouping

ShuffleGrouping代码

Storm累计求和中使用各种分组Grouping
  1 /**
  2  * 数字累加求和
  3  * 先添加storm依赖
  4  */
  5 public class LocalTopologySumShufferGrouping {
  6     /**
  7      * spout需要继承baserichspout,实现未实现的方法
  8      * @author Administrator
  9      *
 10      */
 11     public static class MySpout extends BaseRichSpout{
 12         private Map conf;
 13         private TopologyContext context;
 14         private SpoutOutputCollector collector;
 15         
 16         /**
 17          * 初始化方法,只会执行一次
 18          * 在这里面可以写一个初始化的代码
 19          * Map conf:其实里面保存的是topology的一些配置信息
 20          * TopologyContext context:topology的上下文,类似于servletcontext
 21          * SpoutOutputCollector collector:发射器,负责向外发射数据(tuple)
 22          */
 23         @Override
 24         public void open(Map conf, TopologyContext context,
 25                 SpoutOutputCollector collector) {
 26             this.conf = conf;
 27             this.context = context;
 28             this.collector = collector;
 29         }
 30 
 31         int num = 1;
 32         /**
 33          * 这个方法是spout中最重要的方法,
 34          * 这个方法会被storm框架循环调用,可以理解为这个方法是在一个while循环之内
 35          * 每调用一次,会向外发射一条数据
 36          */
 37         @Override
 38         public void nextTuple() {
 39             System.out.println("spout发射:"+num);
 40             //把数据封装到values中,称为一个tuple,发射出去
 41             this.collector.emit(new Values(num++));
 42             Utils.sleep(1000);
 43         }
 44         
 45         /**
 46          * 声明输出字段
 47          */
 48         @Override
 49         public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
 50             //给values中的数据起个名字,方便后面的bolt从这个values中取数据
 51             //fields中定义的参数和values中传递的数值是一一对应的
 52             declarer.declare(new Fields("num"));
 53         }
 54         
 55     }
 56     
 57     
 58     /**
 59      * 自定义bolt需要实现baserichbolt
 60      * @author Administrator
 61      *
 62      */
 63     public static class MyBolt extends BaseRichBolt{
 64         private Map stormConf; 
 65         private TopologyContext context;
 66         private OutputCollector collector;
 67         
 68         /**
 69          * 和spout中的open方法意义一样
 70          */
 71         @Override
 72         public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
 73                 OutputCollector collector) {
 74             this.stormConf = stormConf;
 75             this.context = context;
 76             this.collector = collector;
 77         }
 78 
 79         int sum = 0;
 80         /**
 81          * 是bolt中最重要的方法,当spout发射一个tuple出来,execute也会被调用,需要对spout发射出来的tuple进行处理
 82          */
 83         @Override
 84         public void execute(Tuple input) {
 85             //input.getInteger(0);//也可以根据角标获取tuple中的数据
 86             Integer value = input.getIntegerByField("num");
 87             System.out.println("线程id:"+Thread.currentThread().getId()+",值:"+value);//这样可以知道哪个线程接收到这个数据了.
 88             //sum+=value;
 89             //System.out.println("和:"+sum);
 90         }
 91         
 92         /**
 93          * 声明输出字段
 94          */
 95         @Override
 96         public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
 97             //在这没必要定义了,因为execute方法中没有向外发射tuple,所以就不需要声明了。
 98             //如果nextTuple或者execute方法中向外发射了tuple,那么declareOutputFields必须要声明,否则不需要声明
 99         }
100         
101     }
102     /**
103      * 注意:在组装topology的时候,组件的id在定义的时候,名称不能以__开头。__是系统保留的
104      * @param args
105      */
106     public static void main(String[] args) {
107         //组装topology
108         TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();
109         topologyBuilder.setSpout("spout1", new MySpout());
110         //.shuffleGrouping("spout1"); 表示让MyBolt接收MySpout发射出来的tuple
111         topologyBuilder.setBolt("bolt1", new MyBolt(),3).globalGrouping("spout1");
112         
113         //创建本地storm集群
114         LocalCluster localCluster = new LocalCluster();
115         localCluster.submitTopology("sumTopology", new Config(), topologyBuilder.createTopology());
116     }
117 }
Storm累计求和中使用各种分组Grouping

 


本文转自SummerChill博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/5793975.html,如需转载请自行联系原作者

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