本文翻译自《Getting Started With Storm》 译者：吴京润 编辑：方腾飞
在这一章，你将学到如何在同一个Storm拓扑结构内的不同组件之间传递元组，以及如何向一个运行中的Storm集群发布一个拓扑。
设计一个拓扑时，你要做的最重要的事情之一就是定义如何在各组件之间交换数据（数据流是如何被bolts消费的）。一个数据流组指定了每个bolt会消费哪些数据流，以及如何消费它们。
NOTE：一个节点能够发布一个以上的数据流，一个数据流组允许我们选择接收哪个。
数据流组在定义拓扑时设置，就像我们在第二章看到的：
···
builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer())
.shuffleGrouping("word-reader");
···
在前面的代码块里，一个bolt由TopologyBuilder对象设定， 然后使用随机数据流组指定数据源。数据流组通常将数据源组件的ID作为参数，取决于数据流组的类型不同还有其它可选参数。
NOTE：每个InputDeclarer可以有一个以上的数据源，而且每个数据源可以分到不同的组。
随机流组是最常用的数据流组。它只有一个参数（数据源组件），并且数据源会向随机选择的bolt发送元组，保证每个消费者收到近似数量的元组。
随机数据流组用于数学计算这样的原子操作。然而，如果操作不能被随机分配，就像第二章为单词计数的例子，你就要考虑其它分组方式了。
域数据流组允许你基于元组的一个或多个域控制如何把元组发送给bolts。它保证拥有相同域组合的值集发送给同一个bolt。回到单词计数器的例子，如果你用word域为数据流分组，word-normalizer bolt将只会把相同单词的元组发送给同一个word-counterbolt实例。
···
builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),2)
.fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word"));
···
NOTE: 在域数据流组中的所有域集合必须存在于数据源的域声明中。
全部数据流组，为每个接收数据的实例复制一份元组副本。这种分组方式用于向bolts发送信号。比如，你要刷新缓存，你可以向所有的bolts发送一个刷新缓存信号。在单词计数器的例子里，你可以使用一个全部数据流组，添加清除计数器缓存的功能（见拓扑示例）
public void execute(Tuple input) {
String str = null;
try{
if(input.getSourceStreamId().equals("signals")){
str = input.getStringByField("action");
if("refreshCache".equals(str))
counters.clear();
}
}catch (IllegalArgumentException e){
//什么也不做
}
···
}
我们添加了一个if分支，用来检查源数据流。Storm允许我们声明具名数据流（如果你不把元组发送到一个具名数据流，默认发送到名为”default“的数据流）。这是一个识别元组的极好的方式，就像这个例子中，我们想识别signals一样。 在拓扑定义中，你要向word-counter bolt添加第二个数据流，用来接收从signals-spout数据流发送到所有bolt实例的每一个元组。
builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),2)
.fieldsGroupint("word-normalizer",new Fields("word"))
.allGrouping("signals-spout","signals");
signals-spout的实现请参考git仓库。
你可以通过实现backtype.storm.grouping.CustormStreamGrouping接口创建自定义数据流组，让你自己决定哪些bolt接收哪些元组。
让我们修改单词计数器示例，使首字母相同的单词由同一个bolt接收。
public class ModuleGrouping mplents CustormStreamGrouping, Serializable{
int numTasks = 0;
@Override
public List<Integer> chooseTasks(List<Object> values) {
List<Integer> boltIds = new ArrayList<Integer>();
if(values.size()>0){
String str = values.get(0).toString();
if(str.isEmpty()){
boltIds.add(0);
}else{
boltIds.add(str.charAt(0) % numTasks);
}
}
return boltIds;
}
@Override
public void prepare(TopologyContext context, Fields outFields, List<Integer> targetTasks) {
numTasks = targetTasks.size();
}
}
这是一个CustomStreamGrouping的简单实现，在这里我们采用单词首字母字符的整数值与任务数的余数，决定接收元组的bolt。
按下述方式word-normalizer修改即可使用这个自定义数据流组。
builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer())
.customGrouping("word-reader", new ModuleGrouping());
这是一个特殊的数据流组，数据源可以用它决定哪个组件接收元组。与前面的例子类似，数据源将根据单词首字母决定由哪个bolt接收元组。要使用直接数据流组，在WordNormalizer bolt中，使用emitDirect方法代替emit。
public void execute(Tuple input) {
...
for(String word : words){
if(!word.isEmpty()){
...
collector.emitDirect(getWordCountIndex(word),new Values(word));
}
}
//对元组做出应答
collector.ack(input);
}
public Integer getWordCountIndex(String word) {
word = word.trim().toUpperCase();
if(word.isEmpty()){
return 0;
}else{
return word.charAt(0) % numCounterTasks;
}
}
在prepare方法中计算任务数
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
OutputCollector collector) {
this.collector = collector;
this.numCounterTasks = context.getComponentTasks("word-counter");
}
在拓扑定义中指定数据流将被直接分组：
builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),2)
.directGrouping("word-normalizer");
全局数据流组把所有数据源创建的元组发送给单一目标实例（即拥有最低ID的任务）。
写作本书时（Stom0.7.1版），这个数据流组相当于随机数据流组。也就是说，使用这个数据流组时，并不关心数据流是如何分组的。
到目前为止，你已经用一个叫做LocalCluster的工具在你的本地机器上运行了一个拓扑。Storm的基础工具，使你能够在自己的计算机上方便的运行和调试不同的拓扑。但是你怎么把自己的拓扑提交给运行中的Storm集群呢？Storm有一个有趣的功能，在一个真实的集群上运行自己的拓扑是很容易的事情。要实现这一点，你需要把LocalCluster换成StormSubmitter并实现submitTopology方法， 它负责把拓扑发送给集群。
下面是修改后的代码：
//LocalCluster cluster = new LocalCluster();
//cluster.submitTopology("Count-Word-Topology-With-Refresh-Cache", conf,
//builder.createTopology());
StormSubmitter.submitTopology("Count-Word-Topology-With_Refresh-Cache", conf,
builder.createTopology());
//Thread.sleep(1000);
//cluster.shutdown();
NOTE: 当你使用StormSubmitter时，你就不能像使用LocalCluster时一样通过代码控制集群了。
接下来，把源码压缩成一个jar包，运行Storm客户端命令，把拓扑提交给集群。如果你已经使用了Maven， 你只需要在命令行进入源码目录运行：mvn package。
现在你生成了一个jar包，使用storm jar命令提交拓扑（关于如何安装Storm客户端请参考附录A）。命令格式：storm jar allmycode.jar org.me.MyTopology arg1 arg2 arg3。
对于这个例子，在拓扑工程目录下面运行：
storm jar target/Topologies-0.0.1-SNAPSHOT.jar countword.TopologyMain src/main/resources/words.txt
通过这些命令，你就把拓扑发布集群上了。
如果想停止或杀死它，运行：
storm kill Count-Word-Topology-With-Refresh-Cache
NOTE：拓扑名称必须保证惟一性。
NOTE：如何安装Storm客户端，参考附录A
有一种特殊的拓扑类型叫做分布式远程过程调用（DRPC），它利用Storm的分布式特性执行远程过程调用（RPC）（见下图）。Storm提供了一些用来实现DRPC的工具。第一个是DRPC服务器，它就像是客户端和Storm拓扑之间的连接器，作为拓扑的spout的数据源。它接收一个待执行的函数和函数参数，然后对于函数操作的每一个数据块，这个服务器都会通过拓扑分配一个请求ID用来识别RPC请求。拓扑执行最后的bolt时，它必须分配RPC请求ID和结果，使DRPC服务器把结果返回正确的客户端。
NOTE：单实例DRPC服务器能够执行许多函数。每个函数由一个惟一的名称标识。
Storm提供的第二个工具（已在例子中用过）是LineDRPCTopologyBuilder，一个辅助构建DRPC拓扑的抽象概念。生成的拓扑创建DRPCSpouts——它连接到DRPC服务器并向拓扑的其它部分分发数据——并包装bolts，使结果从最后一个bolt返回。依次执行所有添加到LinearDRPCTopologyBuilder对象的bolts。
作为这种类型的拓扑的一个例子，我们创建了一个执行加法运算的进程。虽然这是一个简单的例子，但是这个概念可以扩展到复杂的分布式计算。
bolt按下面的方式声明输出：
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("id","result"));
}
因为这是拓扑中惟一的bolt，它必须发布RPC ID和结果。execute方法负责执行加法运算。
public void execute(Tuple input) {
String[] numbers = input.getString(1).split("\\+");
Integer added = 0;
if(numbers.length<2){
throw new InvalidParameterException("Should be at least 2 numbers");
}
for(String num : numbers){
added += Integer.parseInt(num);
}
collector.emit(new Values(input.getValue(0),added));
}
包含加法bolt的拓扑定义如下：
public static void main(String[] args) {
LocalDRPC drpc = new LocalDRPC();
LinearDRPCTopologyBuilder builder = new LinearDRPCTopologyBuilder("add");
builder.addBolt(AdderBolt(),2);
Config conf = new Config();
conf.setDebug(true);
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("drpcder-topology", conf,
builder.createLocalTopology(drpc));
String result = drpc.execute("add", "1+-1");
checkResult(result,0);
result = drpc.execute("add", "1+1+5+10");
checkResult(result,17);
cluster.shutdown();
drpc.shutdown();
}
创建一个LocalDRPC对象在本地运行DRPC服务器。接下来，创建一个拓扑构建器（译者注：LineDRpctopologyBuilder对象），把bolt添加到拓扑。运行DRPC对象（LocalDRPC对象）的execute方法测试拓扑。
NOTE：使用DRPCClient类连接远程DRPC服务器。DRPC服务器暴露了Thrift API，因此可以跨语言编程；并且不论是在本地还是在远程运行DRPC服务器，它们的API都是相同的。 对于采用Storm配置的DRPC配置参数的Storm集群，调用构建器对象的createRemoteTopology向Storm集群提交一个拓扑，而不是调用createLocalTopology。
文章转自 并发编程网-ifeve.com
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