Storm中Trident框架详解

一时失言乱红尘 2023-01-01 04:47 140阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一、Storm Trident概述及特性
     *  二、TridentTopology与StormToplogy
     *  三、TridentTopology的可靠性机制详解
     *  四、Storm Trident API讲解

## 一、Storm Trident概述及特性 ##

Trident是在storm基础上，一个以realtime 计算为目标的高度抽象。 它在提供处理大吞吐量数据能力的同时，也提供了低延时分布式查询和有状态流式处理的能力。好比 Mapreduce框架的Pig，Trident是Storm提供的基于基本API开发的高级框架。Trident提供了 joins, aggregations, grouping, functions, 以及 filters等能力。

除此之外，Trident 还提供了一些专门的原语，从而在基于数据库或者其他存储的前提下来应付有状态的递增式 处理。

Trident是完全容错的，拥有**有且只有一次**处理的语义，其实就是transactional的高级封装。这就让你可以很轻松 的使用Trident来进行实时数据处理。Trident会把状态以某种形式保持起来，当有错误发生时，它会根据需要来恢复 这些状态。

**Trident封装了transactional事务类**，所以我们不再需要学习Batch相关的基础API了，减轻了学习成本。

**trident每次处理消息均以batch为单位，即一次处理多个元组**

trident是storm的更高层次抽象，主要提供了3个方面的好处：

*  （1）常用的count,sum等封装成了方法，可以直接调用不需要自己实现。
 *  （2）提供一次原语，如groupby等。
 *  （3）提供事务支持，可以保证数据均处理且只处理了一次(恰好一次)

**如果我们开发一个对文本中的词频进行统计的程序，使用Storm框架的话我们需要开发三个Storm组件：**

*  1.一个Spout负责收集文本信息并分段，做为sentence字段发送给下游的Bolt
 *  2.一个Bolt将每段文本分词，将分词结果以word字段发送给下游的Bolt
 *  3.一个Bolt对词频进行统计，把统计结果记录在count字段并存储

**如果使用Trident我们可以使用一下代码完成上述操作：**  
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## 二、TridentTopology与StormToplogy ##

**（1）区别**  
StormToplogy：  
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TridentTopology  
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**（2）联系**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
**spout的消息流涉及到的核心类**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

## 三、TridentTopology的可靠性机制详解 ##

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## 四、Storm Trident API讲解 ##

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