大数据基础知识学习-----Storm学习笔记（五）Storm分

分组策略和并发度

读取文件路径和方法

• spout数据源：数据库、文件、MQ（比如：Kafka）
• 数据源是数据库：只适合读取数据库的配置文件
• 数据源是文件：只适合测试、讲课用（因为集群是分布式集群）
• 企业产生的log文件处理步骤：（1）读出内容写入MQ（2）Storm再处理

分组策略（Stream Grouping）

stream grouping用来定义一个stream应该如何分配给Bolts上面的多个Executors（多线程、多并发）。

Storm里面有7种类型的stream grouping

• Shuffle Grouping: 随机分组，轮询，平均分配。随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt接收到的tuple数目大致相同。
• Fields Grouping：按字段分组，比如按userid来分组，具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts里的一个task，而不同的userid则会被分配到不同的bolts里的task。
• All Grouping：广播发送，对于每一个tuple，所有的bolts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：不分组，这stream grouping个分组的意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果。在多线程情况下不平均分配。
• 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指定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来获取处理它的消息的task的id （OutputCollector.emit方法也会返回task的id）。
• Local or shuffle grouping：如果目标bolt有一个或者多个task在同一个工作进程中，tuple将会被随机发送给这些tasks。否则，和普通的Shuffle Grouping行为一致。

并发度

并发度场景

• 单线程下：加减乘除、全局汇总
• 多线程下：局部加减乘除、持久化DB等

并发度

并发度：用户指定一个任务，可以被多个线程执行，并发度的数量等于线程executor的数量。

Task就是具体的处理逻辑对象，一个executor线程可以执行一个或多个tasks，但一般默认每个executor只执行一个task，所以我们往往认为task就是执行线程，其实不是。

Task代表最大并发度，一个component的task数是不会改变的，但是一个componet的executer数目是会发生变化的（storm rebalance命令），task数>=executor数，executor数代表实际并发数。