Storm杂记 — Field Grouping和Shuffle Grouping的区别

2016/09/07 16:52
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       最近研究Storm的Stream Grouping的时候,对Field Grouping和Shuffle Grouping理解不是很透彻。去看WordCountTopology也不怎么理解,后来脑洞一开,加了一行代码再次运行,彻底顿悟。只能说自己对Storm的基本概念还是没吃透啊。(WordCountTopology这个例子请自行参考Storm-Starter)

public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
	String word = tuple.getString(0);

	// 添加这行代码的作用是看看值相等的word是不是同一个实例执行的,实时证明确实如此
	System.out.println(this + "====" + word);
	
	Integer count = counts.get(word);
	if (count == null)
		count = 0;
	count++;
	counts.put(word, count);
	collector.emit(new Values(word, count));
}

经过反复测试,下面是我个人的一些总结,如果有缺少或者错误我会及时改正。

官方文档里有这么一句话:“if the stream is grouped by the “user-id” field, tuples with the same “user-id” will always go to the same task”

一个task就是一个处理逻辑的实例,所以fields能根据tuple stream的id,也就是下面定义的xxx

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

xxx所代表的具体内容会由某一个task来处理,并且同一个xxx对应的内容,处理这个内容的task实例是同一个。

比如说:
 

bolt第一次emit三个流,即xxx有luonq pangyang qinnl三个值,假设分别建立三个task实例来处理:

luonq -> instance1  
pangyang -> instance2  
qinnl -> instance3  


然后第二次emit四个流,即xxx有luonq qinnanluo py pangyang四个值,假设还是由刚才的三个task实例来处理:

luonq -> instance1  
qinnanluo -> instance2  
py -> instance3  
pangyang -> instance2  


然后第三次emit两个流,即xxx有py qinnl两个值,假设还是由刚才的三个task实例来处理:

py -> instance3  
qinnl -> instance3  


最后我们看看三个task实例都处理了哪些值,分别处理了多少次:

instance1: luonq(处理2次)
instance2: pangyang(处理2次) qinnanluo(处理1次)
instance3: qinnl(处理2次) py(处理2次)

结论:
1. emit发出的值第一次由哪个task实例处理是随机的,此后再次出现这个值,就固定由最初处理他的那个task实例再次处理,直到topology结束

2. 一个task实例可以处理多个emit发出的值

3. 和shuffle Grouping的区别就在于,当emit发出同样的值时,处理他的task是随机的

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