Storm中的Stream grouping有哪几种方式？

在Storm中，Stream grouping是指对Spout或Bolt发射的Tuple进行分组的方式。常见的Stream grouping方式包括：

1. Shuffle grouping（随机分组）：Tuple被随机均匀地分配给下游的Bolt。

2. Fields grouping（按字段分组）：根据指定的字段进行分组，相同字段值的Tuple会被分配到同一个Bolt中。

3. All grouping（广播）：Tuple会被发送到所有的下游Bolt中，用于广播信息。

4. Global grouping（全局分组）：所有的Tuple都会被分配到下游的同一个Bolt中。

5. Partial key grouping（部分键分组）：根据指定的字段进行分组，相同字段值的Tuple会被分配到相同的下游Bolt中，但是不同字段值的Tuple可能会被发送到不同的Bolt中。

6. None grouping（无分组）：只有一个下游Bolt时，Tuple会被直接发送给该Bolt，否则会抛出异常。

相关问题

Stream 中的groupingBy如何使用

groupingBy是Java 8提供的一个Collector，用于对流中的元素进行分组操作。其中有一个参数是Function类型的，即根据该参数返回值进行分组。我们可以通过以下方式来使用groupingBy：

1. 根据某个属性分组

例如，我们有一个Person类，其中有一个属性为age，我们想要根据age进行分组，可以使用以下代码：

List<Person> personList = new ArrayList<>();
Map<Integer, List<Person>> ageGroupMap = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));

2. 根据多个属性分组

如果我们想要根据多个属性进行分组，可以使用以下代码：

List<Person> personList = new ArrayList<>();
Map<String, Map<Integer, List<Person>>> nameAgeGroupMap = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.groupingBy(Person::getAge)));

在这个例子中，我们首先根据name进行分组，然后再对每个组根据age进行进一步分组。

3. 收集统计值

除了分组之外，groupingBy还可以收集统计值，如求和、取平均数等。以下是一个例子：

List<Person> personList = new ArrayList<>();
Map<String, Double> nameAgeAverageAgeMap = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.averagingDouble(Person::getAge)));

在这个例子中，我们首先根据name进行分组，然后统计每个组中的age平均值。

stream流中的groupingby

stream流中的groupingBy是一个用于分组的操作，它可以将流中的元素按照指定的条件进行分组，并将分组后的结果以Map的形式返回。例如，我们可以通过groupingBy将一个字符串流按照首字母进行分组，代码如下：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "pear", "peach");
Map<Character, List<String>> result = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0)));

这段代码将会把list中的元素按照首字母分组，返回一个Map，其中键为首字母，值为以该首字母开头的字符串列表。