Apache Storm 并行性如何工作？
How Apache Storm parallelism works?
我是 Apache Storm 的新手，想知道并行提示是如何工作的。
例如我们有一个包含两个元组 <4>,<6> 的流，一个 spout 每个执行者只有一个任务，我们有一个螺栓来对元组执行一些操作并且并行度提示为 2，所以我们有两个这个螺栓的执行者即A和B，关于这个，我有3个问题。
- 考虑到上述情况，我们的包含值 4 的元组可能由 A 处理，而另一个包含值 6 的元组由 B 处理。
- 如果按照问题（1）中提到的方式进行处理，那么它不会影响顺序重要的操作。
- 如果不以这种方式进行处理，则意味着两个元组都将转到同一个执行程序，那么并行的好处是什么。
- Considering above scenario is this possible that our tuple which contain value 4 is processed by A and another tuple which contain value 6 is processed by B.
是的。
- If processing done in this manner i.e. mentioned in question (1), then won't it impact on operation in which sequence matter.
视情况而定。您很可能可以控制 spout 中元组的顺序。如果顺序很重要，建议减少并行度或使用 fields grouping，以确保相互依赖的元组转到同一个执行程序。如果顺序无关紧要，请使用 shuffleGrouping 或 localOrShuffleGrouping 从并行处理中获益。
- If processing not done in this manner, means both tuples going to same executor then what is the benefit of parallelism.
如果两个元组都交给同一个执行者，显然没有任何好处。
我是 Apache Storm 的新手，想知道并行提示是如何工作的。
例如我们有一个包含两个元组 <4>,<6> 的流，一个 spout 每个执行者只有一个任务，我们有一个螺栓来对元组执行一些操作并且并行度提示为 2，所以我们有两个这个螺栓的执行者即A和B，关于这个，我有3个问题。
- 考虑到上述情况，我们的包含值 4 的元组可能由 A 处理，而另一个包含值 6 的元组由 B 处理。
- 如果按照问题（1）中提到的方式进行处理，那么它不会影响顺序重要的操作。
- 如果不以这种方式进行处理，则意味着两个元组都将转到同一个执行程序，那么并行的好处是什么。
- Considering above scenario is this possible that our tuple which contain value 4 is processed by A and another tuple which contain value 6 is processed by B.
是的。
- If processing done in this manner i.e. mentioned in question (1), then won't it impact on operation in which sequence matter.
视情况而定。您很可能可以控制 spout 中元组的顺序。如果顺序很重要，建议减少并行度或使用 fields grouping，以确保相互依赖的元组转到同一个执行程序。如果顺序无关紧要，请使用 shuffleGrouping 或 localOrShuffleGrouping 从并行处理中获益。
- If processing not done in this manner, means both tuples going to same executor then what is the benefit of parallelism.
如果两个元组都交给同一个执行者，显然没有任何好处。