这个Field通常和fieldsGrouping分组机制一起使用，这个Field特别难理解，我自己也是在网上看了好多文章，感觉依旧讲的不是很清楚，是似而非，没有抓到重点。这个问题足足困扰了我3-4天时间，一直理解不了Field的概念，
当前我觉得new Fields("word")就相当于表的表头，就是定义这个域，这个域里面放的东西，是emit进去的
如果在declareOutputFields方法中new Fields("word1","word2")有2个及以上的fields，则在emit数据时new Value要与其对应（相当于key与value的关系）,然后在topology组装时，fieldsGrouping中的new Fields()可以为new Fields("word1")或new Fields("word2")或new Fields("word1"，”word2")来指定接受上游spout或bolt的哪些fields
官方文档里有这么一句话：“if the stream is grouped by the “user-id” field, tuples with the same “user-id” will always go to the same task”
一个task就是一个处理逻辑的实例，所以fields能根据tuple stream的id，也就是下面定义的xxx
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("xxx"));
}
xxx所代表的具体内容会由某一个task来处理，并且同一个xxx对应的内容，处理这个内容的task实例是同一个。
比如说：
bolt第一次emit三个流，即xxx有luonq pangyang qinnl三个值，假设分别建立三个task实例来处理：
luonq -> instance1
pangyang -> instance2
qinnl -> instance3
然后第二次emit四个流，即xxx有luonq qinnanluo py pangyang四个值，假设还是由刚才的三个task实例来处理：
luonq -> instance1
qinnanluo -> instance2
py -> instance3
pangyang -> instance2
然后第三次emit两个流，即xxx有py qinnl两个值，假设还是由刚才的三个task实例来处理：
py -> instance3
qinnl -> instance3
最后我们看看三个task实例都处理了哪些值，分别处理了多少次：
instance1: luonq（处理2次）
instance2: pangyang（处理2次） qinnanluo（处理1次）
instance3: qinnl（处理2次） py（处理2次）
结论：
1. emit发出的值第一次由哪个task实例处理是随机的，此后再次出现这个值，就固定由最初处理他的那个task实例再次处理，直到topology结束
2. 一个task实例可以处理多个emit发出的值
3. 和shuffle Grouping的区别就在于，shuffle Grouping当emit发出同样的值时，处理他的task是随机的
例子1：
第一步：定义了一个表头
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)
{
declarer.declare(new Fields("word"));
}
第二步：往这个Field空间里面emit进去内容（可以是Bolt和Spolt）
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector)
{
String sentence = input.getString(0);
String[] words = sentence.split(" ");
for (String word : words)
{
word = word.trim();
if (!word.isEmpty())
{
word = word.toLowerCase();
collector.emit(new Values(word));
}
}
}
第三步：关联步骤
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("word-reader",new WordReader());
builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer()).shuffleGrouping("word-reader");
Integer number = 2;
builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(), 4).fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word"));
第四步：
最终实现的结果：
Field：Word
the
sporm
is
...
例子2：
第一步：
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)
{
declarer.declare(new Fields("word", "count"));
}
第二步：
public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector)
{
String word = tuple.getString(0);
Integer count = counts.get(word);
if (count == null)
count = 0;
count++;
counts.put(word, count);
collector.emit(new Values(word, count));
}
第三步：
Fields("word", "count")
“is”，1
“sporm”，3
“the”，2
.....
例子3：
D:.....WorkspacesMyEclipse 8.5igDataexamples-ch06-real-life-app-mastersrcmainjavastormanalytics....
第一步：
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("read-feed", new UsersNavigationSpout(), 3);
builder.setBolt("get-categ", new GetCategoryBolt(), 3).shuffleGrouping("read-feed");
builder.setBolt("user-history", new UserHistoryBolt(), 5).fieldsGrouping("get-categ", new Fields("user"));
第二步：发送者输出是三个结构体：Fields("user","product", "categ")
GetCategoryBolt.java
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector)
{
NavigationEntry entry = (NavigationEntry)input.getValue(1);
if("PRODUCT".equals(entry.getPageType())){
try {
String product = (String)entry.getOtherData().get("product");
// Call the items API to get item information
Product itm = reader.readItem(product);
if(itm ==null)
return ;
String categ = itm.getCategory();
collector.emit(new Values(entry.getUserId(), product, categ));
} catch (Exception ex) {
System.err.println("Error processing PRODUCT tuple"+ ex);
ex.printStackTrace();
}
}
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("user","product", "categ"));
}
第三步：new Fields("user"))只取Fields("user","product", "categ"))中的User
builder.setBolt("user-history", new UserHistoryBolt(), 5).fieldsGrouping("get-categ", new Fields("user"));
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作者：VessalasdXZ
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/vessalasd1/article/details/50472123
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