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本篇文章为大家展示了如何进行 Twitter Storm Stream Grouping 编写自定义分组实现，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
## 自定义 Grouping 测试
Storm 是支持自定义分组的，本篇文章就是探究 Storm 如何编写一个自定义分组器，以及对 Storm 分组器如何分组数据的理解。
这是我写的一个自定义分组，总是把数据分到第一个 Task：
public class MyFirstStreamGrouping implements CustomStreamGrouping { private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyFirstStreamGrouping.class);
private List Integer tasks;
@Override
public void prepare(WorkerTopologyContext context, GlobalStreamId stream,
List Integer targetTasks) {
this.tasks = targetTasks;
log.info(tasks.toString());
}
@Override
public List Integer chooseTasks(int taskId, List Object values) { log.info(values.toString());
return Arrays.asList(tasks.get(0));
}
}从上面的代码可以看出，该自定义分组会把数据归并到第一个 Task code Arrays.asList(tasks.get(0)); /code，也就是数据到达后总是被派发到第一组。
测试代码：
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder()；builder.setSpout(words , new TestWordSpout(), 2);
// 自定义分组，builder.setBolt(exclaim1 , new DefaultStringBolt(), 3)
.customGrouping(words , new MyFirstStreamGrouping());和之前的测试用例一样，Spout 总是发送 code new String[] {“nathan”,“mike”,“jackson”,“golda”,“bertels”} /code 列表的字符串。我们运行验证一下：
11878 [Thread-25-exclaim1] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson
11943 [Thread-41-words] INFO cn.pointways.dstorm.grouping.MyFirstStreamGrouping - [nathan]
11944 [Thread-25-exclaim1] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan
11979 [Thread-29-words] INFO cn.pointways.dstorm.grouping.MyFirstStreamGrouping - [mike]
11980 [Thread-25-exclaim1] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: mike
12045 [Thread-41-words] INFO cn.pointways.dstorm.grouping.MyFirstStreamGrouping - [jackson]
12045 [Thread-25-exclaim1] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson
12080 [Thread-29-words] INFO cn.pointways.dstorm.grouping.MyFirstStreamGrouping - [jackson]
12081 [Thread-25-exclaim1] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson
12145 [Thread-41-words] INFO cn.pointways.dstorm.grouping.MyFirstStreamGrouping - [mike]
12146 [Thread-25-exclaim1] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: mike从这个运行日志我们可以看出，数据总是派发到一个 Blot：Thread-25-exclaim1。因为我时本地测试，Thread-25-exclaim1 是线程名。而派发的线程是数据多个线程的。因此该测试符合预期，即总是发送到一个 Task，并且这个 Task 也是第一个。
## 理解自定义分组实现
自己实现一个自定义分组难吗？其实如果你理解了 Hadoop 的 Partitioner，Storm 的 CustomStreamGrouping 和它也是一样的道理。
Hadoop MapReduce 的 Map 完成后会把 Map 的中间结果写入磁盘，在写磁盘前，线程首先根据数据最终要传送到的 Reducer 把数据划分成相应的分区，然后不同的分区进入不同的 Reduce。我们先来看看 Hadoop 是怎样把数据怎样分组的，这是 Partitioner 唯一一个方法：
public class Partitioner K, V {
@Override
public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {
return 0;
}
}上面的代码中：Map 输出的数据都会经过 getPartition（）方法，用来确定下一步的分组。numReduceTasks 是一个 Job 的 Reduce 数量，而返回值就是确定该条数据进入哪个 Reduce。返回值必须大于等于 0，小于 numReduceTasks，否则就会报错。返回 0 就意味着这条数据进入第一个 Reduce。对于随机分组来说，这个方法可以这么实现：
public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) { return hash(key) % numReduceTasks;
}其实 Hadoop 默认的 Hash 分组策略也正是这么实现的。这样好处是，数据在整个集群基本上是负载平衡的。
搞通了 Hadoop 的 Partitioner，我们来看看 Storm 的 CustomStreamGrouping。
这是 CustomStreamGrouping 类的源码：
public interface CustomStreamGrouping extends Serializable { void prepare(WorkerTopologyContext context, GlobalStreamId stream, List Integer targetTasks);
List Integer chooseTasks(int taskId, List Object values);
}一模一样的道理，targetTasks 就是 Storm 运行时告诉你，当前有几个目标 Task 可以选择，每一个都给编上了数字编号。而 code chooseTasks(int taskId, List Object values); /code 就是让你选择，你的这条数据 values，是要哪几个目标 Task 处理？
如上文文章开头的自定义分组器实现的代码，我选择的总是让第一个 Task 来处理数据，code return Arrays.asList(tasks.get(0)); /code。和 Hadoop 不同的是，Storm 允许一条数据被多个 Task 处理，因此返回值是 List Integer . 就是让你来在提供的 List Integer targetTasks Task 中选择任意的几个（必须至少是一个）Task 来处理数据。
上述内容就是如何进行 Twitter Storm Stream Grouping 编写自定义分组实现，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道。
