Trident API和概念

一、Trident API——Spout
    ITridentSpout:最通用的Spout，可以支持事务或者不透明事务语义。
    IBatchSpout: 一个非事务spout 。
    IPartitionedTridentSpout: 分区事务spout，从数据源(比如一个Kafka集群)读分区数据
    IOpaquePartitionedTridentSpout:不透明分区事务spout，从数据源读分区数据

接口变动
例如：









简单概括总体流程就是：
trident在执行时每批先调用 getPartitionsForBatch()如果发现返回的Partitions对象和上一批的不相等，则会先后调用 getOrderedPartitions(Integer allPartitionInfo) 和 refreshPartitions(List partitionResponsibilities) 方法，否则不会调用这两个方法。

getOrderedPartitions根据getPartitionsForBatch返回的Partitions对象生成一个Partition列表，refreshPartitions根据getOrderedPartitions返回的Partition列表做一些类似于connections to brokers的操作。

然后再调用emitPartitionBatchNew或者emitPartitionBatch方法。其中emitPartitionBatchNew的partition参数在0.9.0之前是int类型的，现在改成Partition类型，就是getOrderedPartitions返回的List中的一个元素。
其他方法和之前版本都一致。


二、Trident Bolt
唯一显性Bolt接口：ITridentBatchBolt，但很少用。
Trident编程特点就是Stream。
Trident的topology会被编译成尽可能高效的Storm topology。只有在需要对数据进行repartition的时候（如groupby或者shuffle）才会把tuple通过network发送出去，

三、Trident 概念之Operation
在包storm.trident.operation 及子包下

Operation类相关概念有：
   · Function ：如BaseFunction，类如TridentWordCount中用的Split、
                            如BaseQueryFunction， TridentWordCount中用的MapGet，从State中查询
            
   · Filter：如BaseFilter ，如TridentWordCount中的FilterNull

   · 聚合类：
    CombinerAggregator<T>
    Aggregator<T>
    ReducerAggregator<T>

Functions(函数)

public class MyFunction extends BaseFunction {
    public void execute(TridentTuple tuple, TridentCollector collector) {
        for(int i=0; i < tuple.getInteger(0); i++) {
            collector.emit(new Values(i));
        }
    }
}

假设有一个叫“mystream”输入流有[“a”，“b”，“c“]三个字段
[1, 2, 3]
[4, 1, 6]
[3, 0, 8]

运行：mystream.each(new Fields("b"), new MyFunction(), new Fields("d")))
运行的结果将会有4个字段[“a”，“b”，“c”，“d”]，如下：
[1, 2, 3, 0]
[1, 2, 3, 1]
[4, 1, 6, 0]


Filters（过滤）
Filters接收一个元组（tuple），决定是否需要继续保留这个元组。比如：

public class MyFilter extends BaseFilter{
    public booleanisKeep(TridentTuple tuple) {
        return tuple.getInteger(0) == 1 && tuple.getInteger(1) == 2;
    }
}

假设有如下输入：
[1, 2, 3]
[2, 1, 1]
[2, 3, 4]
运行下面的代码：
mystream.each(new Fields("b","a"), new MyFilter())
结果将会如下：
[2, 1, 1]

聚合
聚合接口：
CombinerAggreator：在每个tuple上运行init，使用combine去联合结果 。如果批次没有数据，运行zero函数。
ReduceAggregator:在init()初始化的时候产生一个值，每个输入的元组在这个值的基础上进行迭代并输出一个单独的值。
Aggregate：功能最强大
1.      Init函数在执行批次操作之前被调用，并返回一个state对象，这个对象将会会传入到aggregate和complete函数中。
2.      Aggregate会对批次中每个tuple调用，这个方法可以跟新state也可以发射（emit）tuple。
3.      当这个批次分区的数据执行结束后调用complete函数。
aggregate和persistentAggregate函数对流做聚合。Aggregate在每个批次上独立运行，persistentAggregate聚合流的所有的批次并将结果存储下来。