Storm入门系列之三：storm-trident 简介
引
最近在用 Trident 做各个 url 的访问统计 (实时统计各个 url 各个状态码的数量)，顺带补上这个空了好久的坑！
Trident 是在 storm-core 之上的一个高级抽象，其可以保证 message 保证被处理且只被处理一次的语义，即 “exactly once”。
本文将简要介绍 Trident 的一些核心概念以及使用方法。
在 storm-core 中，有两个核心概念：spout 和 bolt，相似的 Trident 也包含 spout，其作用和在 storm-core 中相同，是整个 topology 的数据源。Trident 中没有bolt，但有一个 operations 的概念，其作用和 bolt 相似，主要是实现一些对 message 的处理，下面将逐一介绍。
Spout
和 storm-core 类似，Trident 也以 spout 作为整个 stream 的源头。
Zookeeper
在 topology 中每个 spout 都会拥有一个唯一标识，且在整个集群中都唯一，这个标识是 spout 在 zookeeper 中记录的元数据的唯一标识。
默认的 Spout 会使用 storm 集群的 zookeeper 集群，当然也可以通过以下配置使用单独的集群：
transactional.zookeeper.serverstransactional.zookeeper.porttransactional.zookeeper.root
Pipline
在 Trident 中，Spout �emit message 不再是一条一条的，而是以一个 batch 的形式一次 emit 一组 messages。默认的，storm 在同一只时间只会处理一个 batch，直到其成功或失败，通过：
topology.max.spout.pending
这个配置可以配置其并发处理 batch 的个数，但是 Trident 仍然会按顺序更新 batch 的 state 以保证『exactly once』语义（关于 state 的实现原理会单独详细介绍，这里不再详细描述）。
Spout 类型
Spout 根据事务性可分为三类：
non-transactional spout （非事务性）transactional spout （透明事务性）opaque transactional spout （不透明事务性）
其一次对应的 java 接口为：
IBatchSpout、IPartitionedTridentSpout、IOpaquePartitionedTridentSpout
另外，还有一个通用的非事务性接口 IRichSpout。
Kafka-Spout
一个比较通用的场景是从 kafka 读取数据，然后 storm 做实时处理。Storm-Kafka 提供了很简单的接口实现 kafka 数据的接入和管理，eg：
TridentTopology topology = new TridentTopology();
BrokerHosts zk = new ZkHosts("localhost"); // 使用zookeeper 链接
kafkaTridentKafkaConfig spoutConf = new TridentKafkaConfig(zk, "test-topic"); // 配置一些Kafka的参数
spoutConf.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme());
OpaqueTridentKafkaSpout spout = new OpaqueTridentKafkaSpout(spoutConf);
在第一次连接 kafka 消费时，可以使用以下两个配置，选择从topic 最早的 offset 或 最近的 offset 开始消费，storm 会把消费的 state 信息存在 zookeeper 中( / + ‘spout_id’ 目录下)，所以后续的消费会直接从 zookeeper 中读取消费记录继续消费，也就是说以下配置只会在第一次消费时生效，当然如果手动在 zookeeper 中删除消费记录，还是会生效的。
kafka.api.OffsetRequest.EarliestTime()
kafka.api.OffsetRequest.LatestTime()
Operations
Trident 包含5中常用的 operation:
- Partition-local operations
- Repartitioning operations
- Aggregation operations
- Operations on grouped streams
- Merges and joins
接下来，依次了解各个 operation。
Partition-local operations
这个 operation 包含的操作都是本地的，即不会发生网络传输，这类操作都是独立的对每个 batch 生效的。这一类是很通用的操作，其包含很多种类，常用的为以下 5 类：
1. Functions
Functions 是最通用的一类操作，这类操作对于每个待处理的 tuple，可以 emit 任意个结果，但是其不能删除或者变更 tuple 中已有的 fields，只能新增 fields。
比如收到 tuple ：[1, 2]，根据自己编写的 function 的逻辑，可以不 emit 任何结果直接 pass，或者 emit 1个结果 [1, 2 ,3]。也可以emit 多个结果 [1, 2, 3], [1, 2, 4], [1, 2, 5]。
2. Filters
Filter 与 Functions 不同，它是用来做过滤的，即处理的每个 tuple 只有两个选择：允许这个 tuple 继续向下传输或者不传输任何结果。比如收到 tuple ：[1, 2]，则此 filter 能 emit 的数据只有 [1, 2], 或者不 emit 任何结果。
3. Map and FlatMap
Map 会处理接收到的 tuple，并 emit 一个新的 value，其是 1-1 的处理方式，即接收一个且 emit 一个。
FlatMap 和 map 类似，唯一的区别在于它会提交一组 values，即是 1-N 的处理方式，会 emit 一个 List<Values>。
4. min and minBy 和 max and maxBy
前面提到，trident 是以一个小 batch 为单位处理处理 stream 中的数据的，这 4个类型的操作就是针对每次处理的这个 batch 计算过最小/最大值。
5. Windowing
Trident 也提供了时间窗口的处理方式，和 storm-core 非常类似，通过 windowing 可以对同一时间窗口内的 batchs 进行计算、处理。关于windowing 这里不再单独介绍，后面会单独写一篇文章介绍。
6. partitionAggregate
这类运算同样是针对每个 batch 而言的，它可以重新组合每个 batch 中的 tuples， 并 emit 任意结果。Trident提供了3类partitionAggregate：
CombinerAggregator：只会 emit 一个 tuple，且这个 tuple 只有一个 field
ReducerAggregator：也只会 emit 一个 tuple，这个 tuple 只有一个 value
Aggregator: 可以 emit 包含任意 fields 的任意数量 tuples，是一个比较通用的接口
Repartitioning operations
和Partition-local operations 相反，这类操作一定会发生网络上的传输。
1.shuffle
类似 storm-core 中的 shuffle grouping， 基于 Random Round Robin 算法随机将 tuples 均匀的传给目标 partition。
2. broadcast
类似 storm-core 的 all grouping，每个tuple 都会复制发送到后续所有的 partition。
3.partitionBy
类似 storm-core 的 Fields grouping，保证相同 fields 值数据被分配到统一个 partiton。
4.global
类似 storm-core 的 Global grouping，所有 tuples 被分配到同一个 partion。
5.batchGlobal
和 global 类似，但其会保证同一个 batch 的 tuples 被分配到同一个 partition。
Aggregation operations
注意与上文的 partitionAggregate 区别，这类操作是作用于 streams 之上的，而partitionAggregate 仅仅是对单个 batch的，即一个 batch 所拥有的本地操作。
这类操作可以分成两种：
- 1.aggregate：以 batch 为单位，每个 batch 独立实现相应的聚合计算。
- 2.persistentAggregate：与 aggregate 相反，
persistentAggregate 则是基于所有 batch 的所有 tuples 在全局实现聚合。
常用的聚合操作包括：ReducerAggregator、CombinerAggregator 以及通用的 Aggregator。其中 ReducerAggregator 和 Aggregator 会操作会将 stream repartition 到一个单独的 partition，在这个 partition 上实现聚合操作。而CombinerAggregator 则会现在每个 partition 上做实现 partial aggregation，然后将每个 partition 的结果在 repartition 到一个单独的 partition 实现聚合操作。
所以相比而言 CombinerAggregator 性能会更好。
Operations on grouped streams
这个操作只有一种，即 “groupby” ，功能类似 sql 中的 groupby，基于指定的 fields 分组，此后的操作，比如 “persistentAggregate” 则不在以 batch 为单位，而是以不同的 group。
Merges and joins
这一类操作主要用于不同 stream 之间的计算，包含两种操作 “merge” 和 “join”。
