storm中trident是什么

这篇文章主要介绍storm中trident是什么，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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简介

Storm是一个实时流计算框架，Trident是对storm的一个更高层次的抽象，Trident最大的特点以batch的形式处理stream。

     一些最基本的操作函数有Filter、Function，Filter可以过滤掉tuple，Function可以修改tuple内容，输出0或多个tuple，并能把新增的字段追加到tuple后面。

     聚合有partitionAggregate和Aggregator接口。partitionAggregate对当前partition中的tuple进行聚合，它不是重定向操作。Aggregator有三个接口：CombinerAggregator, ReducerAggregator，Aggregator，它们属于重定向操作，它们会把stream重定向到一个partition中进行聚合操作。

     重定向操作会改变数据流向，但不会改变数据内容，重定向操会产生网络传输，可能影响一部分效率。而Filter、Function、partitionAggregate则属于本地操作，不会产生网络传输。

     GroupBy会根据指定字段，把整个stream切分成一个个grouped stream，如果在grouped stream上做聚合操作，那么聚合就会发生在这些grouped stream上而不是整个batch。如果groupBy后面跟的是aggregator，则是聚合操作，如果跟的是partitionAggregate，则不是聚合操作。

Trident主要有5类操作：

1、作用在本地的操作，不产生网络传输。

2、对数据流的重分布，不改变流的内容，但是产生网络传输。

3、聚合操作，有可能产生网络传输。

4、作用在分组流（grouped streams）上的操作。

5、Merge和join

partition

概念

partition中文意思是分区，有人将partition理解为Storm里面的task，即并发的基本执行单位。我理解应该是像数据库里面的分区，是将一个batch的数据分区，分成多个partition，或者可以理解为多个子batch，然后多个partition可以并发处理。这里关键的区别是：partition是数据，不是执行的代码。你把数据(tuple)分区以后，如果你没有多个task(并发度)来处理这些分区后的数据，那分区也是没有作用的。所以这里的关系是这样的：先有batch，因为Trident内部是基于batch来实现的；然后有partition；分区后再分配并发度，然后才能进行并发处理。并发度的分配是利用parallelismHint来实现的。

操作

既然有partition的概念，那么也就有partition的操作。Trident提供的分区操作，类似于Storm里面讲的grouping。分区操作有：

重分区操作通过运行一个函数改变元组在任务之间的分布，也可以调整分区的数量（比如重分区之后将并行度调大），重分区需要网络传输的参与。重分区函数包含以下这几个：

1. shuffle：使用随机轮询算法在所有目标分区间均匀分配元组；

2. broadcast：每个元组复制到所有的目标分区。这在DRPC中非常有用，例如，需要对每个分区的数据做一个stateQuery操作；

3. partitionBy：接收一些输入字段，根据这些字段输入字段进行语义分区。通过对字段取hash值或者取模来选择目标分区。partitionBy保证相同的字段一定被分配到相同的目标分区；

4. global：所有的元组分配到相同的分区，该分区是流种所有batch决定的；

5. batchGlobal：同一个batch中的元组被分配到相同的目标分区，不同batch的元组有可能被分配到不同的目标分区；

6. partition：接收一个自定义的分区函数，自定义分区函数需要实现backtype.storm.grouping.CustomStreamGrouping接口。

注意，除了这里明确提出来的分区操作，Trident里面还有aggregate()函数隐含有分区的操作，它用的是global()操作，这个在后面接收聚合操作的时候还会再介绍。

API

each() 方法

     作用：操作batch中的每一个tuple内容，一般与Filter或者Function函数配合使用。

     下面通过一个例子来介绍each()方法，假设我们有一个FakeTweetsBatchSpout，它会模拟一个Stream，随机产生一个个消息。我们可以通过设置这个Spout类的构造参数来改变这个Spout的batch Size的大小。

    1.Filter类：过滤tuple

     一个通过actor字段过滤消息的Filter：

public static class PerActorTweetsFilter extends BaseFilter {
  String actor;

  public PerActorTweetsFilter(String actor) {
    this.actor = actor;
  }
  @Override
  public boolean isKeep(TridentTuple tuple) {
    return tuple.getString(0).equals(actor);
  }
}

Topology：

topology.newStream("spout", spout)
  .each(new Fields("actor", "text"), new PerActorTweetsFilter("dave"))
  .each(new Fields("actor", "text"), new Utils.PrintFilter());

从上面例子看到，each()方法有一些构造参数

• 第一个构造参数：作为Field Selector，一个tuple可能有很多字段，通过设置Field，我们可以隐藏其它字段，仅仅接收指定的字段（其它字段实际还在）。

• 第二个是一个Filter：用来过滤掉除actor名叫"dave"外的其它消息。

     2.Function类：加工处理tuple内容

     一个能把tuple中text内容变成大写的Function：

public static class UppercaseFunction extends BaseFunction {
  @Override
  public void execute(TridentTuple tuple, TridentCollector collector) {
    collector.emit(new Values(tuple.getString(0).toUpperCase()));
  }
}

Topology：

topology.newStream("spout", spout)
  .each(new Fields("actor", "text"), new PerActorTweetsFilter("dave"))
  .each(new Fields("text", "actor"), new UppercaseFunction(), new Fields("uppercased_text"))
  .each(new Fields("actor", "text", "uppercased_text"), new Utils.PrintFilter());

首先，UppercaseFunction函数的输入是Fields("text", "actor")，其作用是把其中的"text"字段内容都变成大写。

  其次，它比Filter多出一个输出字段，作用是每个tuple在经过这个Function函数处理后，输出字段都会被追加到tuple后面，在本例中，执行完Function之后的tuple内容多了一个"uppercased_text"，并且这个字段排在最后面。

    3. Field Selector与project

   我们需要注意的是，上面每个each()方法的第一个Field字段仅仅是隐藏掉没有指定的字段内容，实际上被隐藏的字段依然还在tuple中，如果想要彻底丢掉它们，我们就需要用到project()方法。

   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：

mystream.project(new Fields("b", "d"))

则输出的流仅包含 [“b”, “d”]字段。

aggregation的介绍

首先聚合操作分两种：partitionAggregate()，以及aggregate()。

    1.partitionAggregate

partitionAggregate()的操作是在partition上，一个batch的tuple被分成多个partition后，每个partition都会单独运行partitionAggregate中指定的聚合操作。分区聚合在一批tuple的每一个分区上运行一个函数。与函数不同的是，分区聚合的输出元组会覆盖掉输入元组。请看如下示例：

mystream.partitionAggregate(new Fields("b"), new Sum(), new Fields("sum"))

假设你有一个包含a,b两个字段的输入流，元组的分区情况如下：

Partition 0:
["a", 1]
["b", 2]

Partition 1:
["a", 3]
["c", 8]

Partition 2:
["e", 1]
["d", 9]
["d", 10]

运行上面的那一行代码将会输出如下的元组，这些元组只包含一个sum字段： 

Partition 0:
[3]

Partition 1:
[11]

Partition 2:
[20]

    2.aggregate

aggregate()隐含了一个global分区操作，也就是它做的是全局聚合操作。它针对的是整个batch的聚合计算。

这两种聚合操作，都可以传入不同的aggregator实现具体的聚合任务。Trident中有三种aggregator接口，分别为：ReducerAggregator，CombinerAggregator，Aggregator。

下面是CombinerAggregator接口的定义：

public interface CombinerAggregator extends Serializable {
    T init(TridentTuple tuple);
    T combine(T val1, T val2);
    T zero();
}

CombinerAggregator返回只有一个字段的一个元组。CombinerAggregator在每个输入元组上运行init函数，然后通过combine函数聚合结果值直到只剩下一个元组。如果分区中没有任何元组，CombinerAggregator将返回zero函数中定义的元组。比如，下面是Count聚合器的实现：

public class Count implements CombinerAggregator {
    public Long init(TridentTuple tuple) {
        return 1L;
    }

    public Long combine(Long val1, Long val2) {
        return val1 + val2;
    }

    public Long zero() {
        return 0L;
    }
}

ReducerAggregator接口的定义如下：

public interface ReducerAggregator extends Serializable {
    T init();
    T reduce(T curr, TridentTuple tuple);
}

ReducerAggregator通过init函数得到一个初始的值，然后对每个输入元组调用reduce方法计算值，产生一个元组作为输出。比如Count的ReducerAggregator实现如下：

public class Count implements ReducerAggregator {
    public Long init() {
        return 0L;
    }

    public Long reduce(Long curr, TridentTuple tuple) {
        return curr + 1;
    }
}

最常用的聚合器的接口是Aggregator，它的定义如下：

public interface Aggregator extends Operation {
    T init(Object batchId, TridentCollector collector);
    void aggregate(T state, TridentTuple tuple, TridentCollector collector);
    void complete(T state, TridentCollector collector);
}

Aggregator能够发射任意数量，任意字段的元组。并且可以在执行期间的任何时候发射元组，它的执行流程如下：

1. 处理batch之前调用init方法，init函数的返回值是一个表示聚合状态的对象，该对象会传递到aggregate和complete函数；

2. 每个在batch分区中的元组都会调用aggregate方法，该方法能够更新聚合状态并且发射元组；

3. 当batch分区中的所有元组都被aggregate函数处理完时调用complete函数。

下面是使用Aggregator接口实现的Count聚合器：

public class CountAgg extends BaseAggregator {
    static class CountState {
        long count = 0;
    }

    public CountState init(Object batchId, TridentCollector collector) {
        return new CountState();
    }

    public void aggregate(CountState state, TridentTuple tuple, TridentCollector collector) {
        state.count+=1;
    }

    public void complete(CountState state, TridentCollector collector) {
        collector.emit(new Values(state.count));
    }
}

有些时候，我们需要通知执行很多个聚合器，则可以使用如下的链式调用执行：

mystream.chainedAgg()
        .partitionAggregate(new Count(), new Fields("count"))
        .partitionAggregate(new Fields("b"), new Sum(), new Fields("sum"))
        .chainEnd()

上面的代码将会在每一个分区执行Count和Sum聚合器，输出结果是包含count和sum两个字段的元组。

最重要的区别是CombinerAggregator，它是先在partition上做partial aggregate，然后再将这些部分聚合结果通过global分区到一个总的分区，在这个总的分区上对结果进行汇总。

groupBy()分组操作

首先它包含两个操作，一个是分区操作，一个是分组操作。

如果后面是partitionAggregate()的话，就只有分组操作：在每个partition上分组，分完组后，在每个分组上进行聚合；

如果后面是aggregate()的话，先根据partitionBy分区，在每个partition上分组，，分完组后，在每个分组上进行聚合。

parallelismHint并发度的介绍

它设置它前面所有操作的并发度，直到遇到某个repartition操作为止。

topology.newStream("spout", spout)
      .each(new Fields("actor", "text"), new PerActorTweetsFilter("dave"))
      .parallelismHint(5)
      .each(new Fields("actor", "text"), new Utils.PrintFilter());

意味着：parallelismHit之前的spout，each都是5个相同的操作一起并发，对，一共有5个spout同时发射数据，其实parallelismHint后面的each操作，也是5个并发。分区操作是作为Bolt划分的分界点的。

如果想单独设置Spout怎么办？要在Spout之后，Bolt之前增加一个ParallelismHint，并且还要增加一个分区操作：

topology.newStream("spout", spout)
	  .parallelismHint(2)
	  .shuffle()
	  .each(new Fields("actor", "text"), new PerActorTweetsFilter("dave"))
	  .parallelismHint(5)
	  .each(new Fields("actor", "text"), new Utils.PrintFilter());

很多人只是设置了Spout的并发度，而没有调用分区操作，这样是达不到效果的，因为Trident是不会自动进行分区操作的。像我之前介绍的，先分区，再设置并发度。如果Spout不设置并发度，只设置shuffle，默认是1个并发度，这样后面设置5个并发度不会影响到Spout，因为并发度的影响到shuffle分区操作就停止了。

例子

groupBy+aggregate+parallelismHint

package com.demo;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import backtype.storm.tuple.Values;
import storm.trident.operation.BaseAggregator;
import storm.trident.operation.TridentCollector;
import storm.trident.operation.TridentOperationContext;
import storm.trident.tuple.TridentTuple;



public class MyAgg extends BaseAggregator> {
	

	/**
	 * 
	 */
	private static final long serialVersionUID = 1L;
	
	/**
	 * 属于哪个分区
	 */
	private int partitionId;

	/**
	 * 分区数量
	 */
	private int numPartitions;
	private String batchId;
	
	@SuppressWarnings("rawtypes")
	@Override
	public void prepare(Map conf, TridentOperationContext context) {
		partitionId = context.getPartitionIndex();
		numPartitions = context.numPartitions();
		
	}

	public void aggregate(Map val, TridentTuple tuple,
			TridentCollector collector) {
		String word = tuple.getString(0);
		Integer value = val.get(word);
		if (value == null) {
			value = 0;
		}
		value++;
		// 把数据保存到一个map对象中
		val.put(word, value);
		System.err.println("I am partition [" + partitionId
				+ "] and I have kept a tweet by: " + numPartitions + " " + word + " " +batchId);
	}

	public void complete(Map val, TridentCollector collector) {
		collector.emit(new Values(val));
	}

	public Map init(Object arg0, TridentCollector arg1) {
		this.batchId = arg0.toString();
		return new HashMap();
	}

}

		FixedBatchSpout spout = new FixedBatchSpout(new Fields("sentence"), 2,
				new Values("a"), new Values("a"), new Values("a"),new Values("d"), new Values("e"), new Values("f"));
		spout.setCycle(false);
		TridentTopology tridentTopology = new TridentTopology();
		tridentTopology
				.newStream("spout", spout)
				.shuffle()
				.groupBy(new Fields("sentence"))
				.aggregate(new Fields("sentence"), new MyAgg(),
						new Fields("Map"))
			    .parallelismHint(2)

I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 a 1:0
I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 a 1:0
I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 a 2:0
I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 d 2:0
I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 e 3:0
I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 f 3:0

groupBy+partitionAggregate+parallelismHint

FixedBatchSpout spout = new FixedBatchSpout(new Fields("sentence"), 2,
				new Values("a"), new Values("a"), new Values("a"),new Values("d"), new Values("e"), new Values("f"));
		spout.setCycle(false);
		TridentTopology tridentTopology = new TridentTopology();
		tridentTopology
				.newStream("spout", spout)
				.shuffle()
				.groupBy(new Fields("sentence"))
				.partitionAggregate(new Fields("sentence"), new MyAgg(),
						new Fields("Map")))
				.toStream()
			    .parallelismHint(2)

I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 a 1:0
I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 a 1:0
I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 a 2:0
I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 d 2:0
I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 e 3:0
I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 f 3:0

由于shuffle已经把tuple平均分配给5个partition了，用groupBy+partitionAggregate来聚合又没有partitionBy分区的作用，所以，直接在5个分区上进行聚合，结果就是每个分区各有一个tuple。

而用groupBy+aggregate，虽然也是shuffle，但是由于具有partitiononBy分区的作用，值相同的tuple都分配到同一个分区，结果就是每个分区根据不同的值来做汇聚。

aggregate+parallelismHint（没有groupBy）

FixedBatchSpout spout = new FixedBatchSpout(new Fields("sentence"), 2,
				new Values("a"), new Values("a"), new Values("a"),new Values("d"), new Values("e"), new Values("f"));
		spout.setCycle(false);
		TridentTopology tridentTopology = new TridentTopology();
		tridentTopology
				.newStream("spout", spout)
				.shuffle()
				.aggregate(new Fields("sentence"), new MyAgg(),
						new Fields("Map"))
			    .parallelismHint(2)

I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 a 1:0
I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 a 1:0
I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 a 2:0
I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 d 2:0
I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 e 3:0
I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 f 3:0

partitionAggregate+parallelismHint（没有groupBy操作）

		FixedBatchSpout spout = new FixedBatchSpout(new Fields("sentence"), 2,
				new Values("a"), new Values("a"), new Values("a"),new Values("d"), new Values("e"), new Values("f"));
		spout.setCycle(false);
		TridentTopology tridentTopology = new TridentTopology();
		tridentTopology
				.newStream("spout", spout)
				.shuffle()
				.partitionAggregate(new Fields("sentence"), new MyAgg(),
						new Fields("Map"))
				.toStream()
			    .parallelismHint(2)

I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 a 1:0
I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 a 1:0
I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 a 2:0
I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 d 2:0
I am partition [0] and I have kept a tweet by: 2 e 3:0
I am partition [1] and I have kept a tweet by: 2 f 3:0

我们可以发现，partitionAggregate加上groupBy，或者不加上groupBy，对结果都一样：groupBy对于partitionAggregate没有影响。但是对于aggregate来说，加上groupBy，就不是做全局聚合了，而是对分组做聚合；不加上groupBy，就是做全局聚合。

如果spout设置并行度，但是没有加shuffle，不会起作用，分区默认为1,；如果不设置并行度并且没有加shuffle，分区默认为1。

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：   

topology.merge(stream1, stream2, stream3);

Trident指定新的合并之后的流中的字段为stream1中的字段。
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。

下面的例子中，stream1流包含key,val1,val2三个字段，stream2流包含x,val1两个字段：

topology.join(stream1, new Fields("key"), stream2, new Fields("x"), new Fields("key", "a", "b", "c"));

stream1流的key字段与stream2流的x字段组join操作，另外，Trident要求所有新流的输出字段被重命名，因为输入流可能包含相同的字段名称。连接流发射的元组将会包含：

1. 连接字段的列表。在上面的例子中，字段key对应stream1的key，stream2的x；

2. 来自所有流的所有非连接字段的列表，按照传递到连接方法的顺序排序。在上面的例子中，字段a与字段b对应stream1的val1和val2，c对应于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。   

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