Twitter Storm, 数据流分组策略，fieldsGrouping

##Storm Grouping

1. shuffleGrouping

   将流分组定义为混排。这种混排分组意味着来自Spout的输入将混排，或随机分发给此Bolt中的任务。shuffle grouping对各个task的tuple分配的比较均匀。

2. fieldsGrouping

   这种grouping机制保证相同field值的tuple会去同一个task，这对于WordCount来讲很是关键，若是同一个单词不去同一个task，那么统计出来的单词次数就不对了。

3. All grouping

   广播发送， 对于每个tuple将会复制到每个bolt中处理。

4. Global grouping

   Stream中的全部的tuple都会发送给同一个bolt任务处理，全部的tuple将会发送给拥有最小task_id的bolt任务处理。

5. None grouping

   不关注并行处理负载均衡策略时使用该方式，目前等同于shuffle grouping,另外storm将会把bolt任务和他的上游提供数据的任务安排在同一个线程下。

6. Direct grouping

   由tuple的发射单元直接决定tuple将发射给那个bolt，通常状况下是由接收tuple的bolt决定接收哪一个bolt发射的Tuple。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指定由消息接收者的哪一个task处理这个消息。 只有被声明为Direct Stream的消息流能够声明这种分组方法。并且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射。消息处理者能够经过TopologyContext来获取处理它的消息的taskid (OutputCollector.emit方法也会返回taskid)

##fieldsGrouping

上面的资料我摘抄自：http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BF%9D%E8%AF%81%E6%B6%88%E6%81%AF%E4%B8%8D%E4%B8%A2%E5%A4%B1/

若是你了解Storm，我想你能明白其中的大多数Grouping。这里的Grouping策略我想着重介绍一下fieldsGrouping，也最难理解的。

fieldsGrouping是按照数据中字段Field的值分组的。下面是个人测试代码：

TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("words", new TestWordSpout(), 2); 
builder.setBolt("exclaim2", new DefaultStringBolt(), 5)
	    .fieldsGrouping("words", new Fields("word"));

测试的例子Spout是Storm自带的例子，Blot代码以下：

public void execute(Tuple tuple) {
	log.info("rev a message: " + tuple.getString(0));
	collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));
    collector.ack(tuple);
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
    declarer.declare(new Fields("word"));
}

Storm自带的例子Spout能随机的返回<code>new String[] {"nathan", "mike", "jackson", "golda", "bertels"};</code>列表中的几个字符串。这也是测试FieldGroup的好例子。

按照我最先作Storm开始前的理解，既然是按照Field分组，那么是全部相同的Field值得数据都会到达一个Blot的。我测试不少次，其结果并非这样，一个Blot会收到多个不一样的值。我没有仔细探究Storm这样分组有什么特别的地方，以致于本身对Storm的学习停滞了很长时间。

Storm能保证全部相同Field值的数据到达的是相同的Blot，可是不保证一个Blot只处理一个值域。

也就是说，全部值是nathan能到达到一个Blot，可是到达同一个Blot的值可能有多个，如"nathan", "mike"的数据都到达。

理解到这点上，fieldsGrouping就算是理解了。

下面是测试日志：

9144 [Thread-35-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: bertels
9234 [Thread-35-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: mike
9245 [Thread-33-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan
9335 [Thread-26-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: golda
9346 [Thread-26-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: golda
9437 [Thread-35-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson
9447 [Thread-35-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: mike
9537 [Thread-26-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: golda
9548 [Thread-35-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson
9639 [Thread-33-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan
9649 [Thread-35-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson
9740 [Thread-33-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan
9749 [Thread-35-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson
9841 [Thread-35-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: bertels
9850 [Thread-26-exclaim2] INFO  cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: golda

由上面的日志能够看出，golda这个值的数据，的确归并到一个Blot处理的。线程编号：Thread-26-exclaim2。 其它值也都是相同值都是在一个线程内被处理的。