builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 8).shuffleGrouping("spout");这句代码是什么意思？

这段代码是在Storm拓扑中设置一个Bolt组件的配置。让我解释一下每个部分的含义：

1. `builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 8)`：这部分代码表示创建一个名为 "split" 的Bolt组件，并指定其实例为 `SplitSentence()`。数字8表示这个Bolt将被分配到8个任务（Task）中进行并行处理。

2. `.shuffleGrouping("spout")`：这部分代码表示将名为 "spout" 的Spout组件作为输入源，通过随机分组方式将元组发送给 "split" Bolt进行处理。这意味着 "split" Bolt的每个任务将随机接收来自 "spout" 的元组进行处理。

综合起来，这段代码的作用是将一个名为 "split" 的Bolt组件加入到拓扑中，并设置它的输入源为名为 "spout" 的Spout组件。该Bolt将以并行度为8的方式处理输入的元组，并使用随机分组策略从Spout接收元组。

相关问题

What+is+a+spout+in+Apache+Storm?  a. A+component+that+visualizes+data  b. A+component+that+stores

A spout in Apache Storm is a component that is responsible for ingesting data into the Storm topology. It acts as a source of data and emits streams of tuples, which are the basic units of data in Storm. Spouts can read data from various＊＊＊ the data as tuples to be processed by the bolts in the topology.

Spouts are the starting point of a Storm topology and can be used to fetch real-time data from external systems. They can be configured to emit data continuously or in batches, and they can also handle failures and ensure data reliability.

In summary, a spout in Apache Storm is a component that fetches data from external sources and emits streams of tuples to be processed by the bolts in a Storm topology.

Storm中的Stream grouping有哪几种方式？

在Storm中，Stream grouping用于将Spout或Bolt发射的Tuple路由到下游Bolt的任务中。以下是Storm中的几种Stream grouping方式：

1. Shuffle grouping：随机分组，每个Tuple随机发送到下游Bolt的任务中。

2. Fields grouping：按字段分组，具有相同字段值的Tuple被发送到相同的任务中。

3. All grouping：广播分组，每个Tuple会被发送到所有下游Bolt的任务中。

4. Global grouping：全局分组，每个Tuple只会被发送到下游Bolt的一个任务中。

5. Direct grouping：直接分组，开发人员可以控制将Tuple发送到哪个具体的下游Bolt任务中。

6. Partial key grouping：部分键分组，按照指定的字段进行hash分组，具有相同hash值的Tuple被发送到相同的任务中。

这些Stream grouping方式可以根据具体业务需求进行选择和组合使用。