📅 最后修改于: 2020-12-02 05:58:34 🧑 作者: Mango
三叉戟是Storm的扩展。像暴风雨一样，Trident也由Twitter开发。开发Trident的主要原因是在Storm之上提供高级抽象以及状态流处理和低延迟分布式查询。
Trident使用喷嘴和螺栓，但是这些低级组件在执行之前由Trident自动生成。 Trident具有功能，过滤器，联接，分组和聚合。
Trident将流作为一系列批处理(称为事务)进行处理。通常，这些小批量的大小将取决于输入流，成千上万个元组。这样，Trident与Storm不同，后者执行逐个元组处理。
批处理概念与数据库事务非常相似。每个交易都分配有交易ID。一旦完成所有处理，该事务即被视为成功。但是，处理事务元组之一失败将导致重新传输整个事务。对于每个批次，Trident将在事务开始时调用beginCommit，并在事务结束时提交。
Trident API提供了一个简单的选项，可使用“ TridentTopology”类创建Trident拓扑。基本上，Trident拓扑从spout接收输入流，并对流执行有序的操作序列(过滤器，聚合，分组等)。 “三叉戟元组”替换了“风暴元组”，而“操作”替换了“螺栓”。可以创建一个简单的Trident拓扑，如下所示-
TridentTopology topology = new TridentTopology();
三叉戟元组是值的命名列表。 TridentTuple接口是Trident拓扑的数据模型。 TridentTuple接口是Trident拓扑可以处理的基本数据单元。
Trident喷口与Storm喷口相似，具有使用Trident功能的其他选项。实际上，我们仍然可以使用在Storm拓扑中使用的IRichSpout，但是它本质上是非事务性的，我们将无法使用Trident提供的优势。
具有使用Trident功能的所有功能的基本喷嘴是“ ITridentSpout”。它支持事务和不透明事务语义。其他喷嘴是IBatchSpout，IPartitionedTridentSpout和IOpaquePartitionedTridentSpout。
除了这些通用喷嘴外，Trident还提供了许多Trident喷嘴示例实现。其中之一是FeederBatchSpout喷口，我们可以使用它轻松地发送三叉戟元组的命名列表，而不必担心批处理，并行性等。
FeederBatchSpout的创建和数据馈送可以如下所示进行：
TridentTopology topology = new TridentTopology();
FeederBatchSpout testSpout = new FeederBatchSpout(
ImmutableList.of("fromMobileNumber", "toMobileNumber", “duration”));
topology.newStream("fixed-batch-spout", testSpout)
testSpout.feed(ImmutableList.of(new Values("1234123401", "1234123402", 20)));
Trident依靠“ Trident操作”来处理三叉戟元组的输入流。 Trident API具有许多内置操作，可以处理简单到复杂的流处理。这些操作的范围从简单的验证到三叉戟元组的复杂分组和聚合。让我们经历最重要和最常用的操作。
筛选器是用于执行输入验证任务的对象。 Trident过滤器获取三叉戟元组字段的子集作为输入，并根据是否满足某些条件返回true或false。如果返回true，则将元组保留在输出流中；否则，将保留元组。否则，从流中删除元组。 Filter基本上将从BaseFilter类继承并实现isKeep方法。这是过滤器操作的示例实现-
public class MyFilter extends BaseFilter {
public boolean isKeep(TridentTuple tuple) {
return tuple.getInteger(1) % 2 == 0;
}
}
input
[1, 2]
[1, 3]
[1, 4]
output
[1, 2]
[1, 4]
可以使用“每种”方法在拓扑中调用过滤器函数。 “字段”类可用于指定输入(三叉戟元组的子集)。示例代码如下-
TridentTopology topology = new TridentTopology();
topology.newStream("spout", spout)
.each(new Fields("a", "b"), new MyFilter())
函数是用于对单个三叉戟元组执行简单操作的对象。它接收三叉戟元组字段的子集，并发出零个或多个新的三叉戟元组字段。
函数基本上继承自BaseFunction类，并实现execute方法。下面是一个示例实现-
public class MyFunction extends BaseFunction {
public void execute(TridentTuple tuple, TridentCollector collector) {
int a = tuple.getInteger(0);
int b = tuple.getInteger(1);
collector.emit(new Values(a + b));
}
}
input
[1, 2]
[1, 3]
[1, 4]
output
[1, 2, 3]
[1, 3, 4]
[1, 4, 5]
就像过滤器操作一样，可以使用每种方法在拓扑中调用函数操作。示例代码如下-
TridentTopology topology = new TridentTopology();
topology.newStream("spout", spout)
.each(new Fields(“a, b"), new MyFunction(), new Fields(“d")));
聚合是一个对象，用于对输入的批次，分区或流执行聚合操作。三叉戟有三种类型的聚合。它们如下-
聚合-孤立地聚合每批三叉戟元组。在聚合过程中，最初使用全局分组对元组进行重新分区，以将同一批的所有分区合并为一个分区。
partitionAggregate-聚集每个分区，而不是整批三叉戟元组。分区聚合的输出完全替换了输入元组。分区聚合的输出包含单个字段元组。
persistentaggregate -对所有批次，并将结果存储在内存或数据库中的所有元组三叉戟聚集。
TridentTopology topology = new TridentTopology();
// aggregate operation
topology.newStream("spout", spout)
.each(new Fields(“a, b"), new MyFunction(), new Fields(“d”))
.aggregate(new Count(), new Fields(“count”))
// partitionAggregate operation
topology.newStream("spout", spout)
.each(new Fields(“a, b"), new MyFunction(), new Fields(“d”))
.partitionAggregate(new Count(), new Fields(“count"))
// persistentAggregate - saving the count to memory
topology.newStream("spout", spout)
.each(new Fields(“a, b"), new MyFunction(), new Fields(“d”))
.persistentAggregate(new MemoryMapState.Factory(), new Count(), new Fields("count"));
可以使用CombinerAggregator，ReducerAggregator或通用Aggregator接口创建聚合操作。上例中使用的“计数”聚合器是内置聚合器之一，它是使用“ CombinerAggregator”实现的，实现如下-
public class Count implements CombinerAggregator {
@Override
public Long init(TridentTuple tuple) {
return 1L;
}
@Override
public Long combine(Long val1, Long val2) {
return val1 + val2;
}
@Override
public Long zero() {
return 0L;
}
}
分组操作是一种内置操作，可以通过groupBy方法调用。 groupBy方法通过对指定字段执行partitionBy来对流进行重新分区，然后在每个分区内，将组字段相等的元组分组在一起。通常，我们将“ groupBy”与“ persistentAggregate”一起使用以获取分组的聚合。示例代码如下-
TridentTopology topology = new TridentTopology();
// persistentAggregate - saving the count to memory
topology.newStream("spout", spout)
.each(new Fields(“a, b"), new MyFunction(), new Fields(“d”))
.groupBy(new Fields(“d”)
.persistentAggregate(new MemoryMapState.Factory(), new Count(), new Fields("count"));
合并和合并可以分别使用“合并”和“合并”方法来完成。合并合并一个或多个流。联接与合并类似，不同之处在于联接从两侧使用三叉戟元组字段来检查和联接两个流。此外，加入只能在批处理级别下进行。示例代码如下-
TridentTopology topology = new TridentTopology();
topology.merge(stream1, stream2, stream3);
topology.join(stream1, new Fields("key"), stream2, new Fields("x"),
new Fields("key", "a", "b", "c"));
Trident提供了一种状态维护机制。状态信息可以存储在拓扑本身中，否则，您也可以将其存储在单独的数据库中。原因是要保持一种状态，如果在处理期间任何元组失败，那么将重试失败的元组。这在更新状态时会产生问题，因为您不确定此元组的状态是否之前已更新。如果元组在更新状态之前失败，则重试该元组将使状态稳定。但是，如果元组在更新状态后失败，则重试相同的元组将再次增加数据库中的计数，并使状态不稳定。一个人需要执行以下步骤，以确保仅处理一次消息-
分批处理元组。
为每个批次分配一个唯一的ID。如果重试该批次，则会为其赋予相同的唯一ID。
状态更新按批次排序。例如，在完成第一批的状态更新之前，将无法进行第二批的状态更新。
分布式RPC用于从Trident拓扑查询和检索结果。 Storm具有内置的分布式RPC服务器。分布式RPC服务器从客户端接收RPC请求，并将其传递到拓扑。拓扑处理请求并将结果发送到分布式RPC服务器，该服务器由分布式RPC服务器重定向到客户端。 Trident的分布式RPC查询的执行方式与普通RPC查询类似，但这些查询是并行运行的。
与许多用例一样，如果要求只处理一次查询，则可以通过在Trident中编写拓扑来实现。另一方面，在Storm的情况下，要实现一次处理就很难。因此，Trident在您只需要一次处理的用例中将非常有用。 Trident并非适用于所有用例，尤其是高性能用例，因为它增加了Storm的复杂性并管理状态。
我们将把上一节中编写的呼叫日志分析器应用程序转换为Trident框架。与普通风暴相比，由于其高级API，Trident应用程序将相对容易。在Trident中，基本需要Storm来执行Function，Filter，Aggregate，GroupBy，Join和Merge操作中的任何一项。最后，我们将使用LocalDRPC类启动DRPC服务器，并使用LocalDRPC类的execute方法搜索一些关键字。
FormatCall类的目的是格式化包含“主叫方号码”和“接收方号码”的呼叫信息。完整的程序代码如下-
import backtype.storm.tuple.Values;
import storm.trident.operation.BaseFunction;
import storm.trident.operation.TridentCollector;
import storm.trident.tuple.TridentTuple;
public class FormatCall extends BaseFunction {
@Override
public void execute(TridentTuple tuple, TridentCollector collector) {
String fromMobileNumber = tuple.getString(0);
String toMobileNumber = tuple.getString(1);
collector.emit(new Values(fromMobileNumber + " - " + toMobileNumber));
}
}
CSVSplit类的目的是基于“逗号(，)”分割输入字符串，并发出字符串的每个单词。此函数用于解析分布式查询的输入参数。完整的代码如下-
import backtype.storm.tuple.Values;
import storm.trident.operation.BaseFunction;
import storm.trident.operation.TridentCollector;
import storm.trident.tuple.TridentTuple;
public class CSVSplit extends BaseFunction {
@Override
public void execute(TridentTuple tuple, TridentCollector collector) {
for(String word: tuple.getString(0).split(",")) {
if(word.length() > 0) {
collector.emit(new Values(word));
}
}
}
}
这是主要的应用程序。最初，应用程序将使用FeederBatchSpout初始化TridentTopology和feed调用者信息。可以使用TridentTopology类的newStream方法创建Trident拓扑流。同样，可以使用TridentTopology类的newDRCPStream方法创建Trident拓扑DRPC流。可以使用LocalDRPC类创建一个简单的DRCP服务器。 LocalDRPC具有execute方法来搜索某些关键字。完整的代码如下。
import java.util.*;
import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.LocalDRPC;
import backtype.storm.utils.DRPCClient;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
import storm.trident.TridentState;
import storm.trident.TridentTopology;
import storm.trident.tuple.TridentTuple;
import storm.trident.operation.builtin.FilterNull;
import storm.trident.operation.builtin.Count;
import storm.trident.operation.builtin.Sum;
import storm.trident.operation.builtin.MapGet;
import storm.trident.operation.builtin.Debug;
import storm.trident.operation.BaseFilter;
import storm.trident.testing.FixedBatchSpout;
import storm.trident.testing.FeederBatchSpout;
import storm.trident.testing.Split;
import storm.trident.testing.MemoryMapState;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
public class LogAnalyserTrident {
public static void main(String[] args) throws Exception {
System.out.println("Log Analyser Trident");
TridentTopology topology = new TridentTopology();
FeederBatchSpout testSpout = new FeederBatchSpout(ImmutableList.of("fromMobileNumber",
"toMobileNumber", "duration"));
TridentState callCounts = topology
.newStream("fixed-batch-spout", testSpout)
.each(new Fields("fromMobileNumber", "toMobileNumber"),
new FormatCall(), new Fields("call"))
.groupBy(new Fields("call"))
.persistentAggregate(new MemoryMapState.Factory(), new Count(),
new Fields("count"));
LocalDRPC drpc = new LocalDRPC();
topology.newDRPCStream("call_count", drpc)
.stateQuery(callCounts, new Fields("args"), new MapGet(), new Fields("count"));
topology.newDRPCStream("multiple_call_count", drpc)
.each(new Fields("args"), new CSVSplit(), new Fields("call"))
.groupBy(new Fields("call"))
.stateQuery(callCounts, new Fields("call"), new MapGet(),
new Fields("count"))
.each(new Fields("call", "count"), new Debug())
.each(new Fields("count"), new FilterNull())
.aggregate(new Fields("count"), new Sum(), new Fields("sum"));
Config conf = new Config();
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("trident", conf, topology.build());
Random randomGenerator = new Random();
int idx = 0;
while(idx < 10) {
testSpout.feed(ImmutableList.of(new Values("1234123401",
"1234123402", randomGenerator.nextInt(60))));
testSpout.feed(ImmutableList.of(new Values("1234123401",
"1234123403", randomGenerator.nextInt(60))));
testSpout.feed(ImmutableList.of(new Values("1234123401",
"1234123404", randomGenerator.nextInt(60))));
testSpout.feed(ImmutableList.of(new Values("1234123402",
"1234123403", randomGenerator.nextInt(60))));
idx = idx + 1;
}
System.out.println("DRPC : Query starts");
System.out.println(drpc.execute("call_count","1234123401 - 1234123402"));
System.out.println(drpc.execute("multiple_call_count", "1234123401 -
1234123402,1234123401 - 1234123403"));
System.out.println("DRPC : Query ends");
cluster.shutdown();
drpc.shutdown();
// DRPCClient client = new DRPCClient("drpc.server.location", 3772);
}
}
完整的应用程序包含三个Java代码。它们如下-
可以使用以下命令构建应用程序-
javac -cp “/path/to/storm/apache-storm-0.9.5/lib/*” *.java
可以使用以下命令运行该应用程序-
java -cp “/path/to/storm/apache-storm-0.9.5/lib/*”:. LogAnalyserTrident
一旦启动应用程序，该应用程序将输出有关群集启动过程，操作处理，DRPC服务器和客户端信息以及最后群集关闭过程的完整详细信息。该输出将显示在控制台上，如下所示。
DRPC : Query starts
[["1234123401 - 1234123402",10]]
DEBUG: [1234123401 - 1234123402, 10]
DEBUG: [1234123401 - 1234123403, 10]
[[20]]
DRPC : Query ends