Spark Streaming状态管理函数（一）—updateStateByKey和mapWithState

updateStateByKey和mapWithState

  什么是状态管理函数

  updateStateByKey

  mapWithState

  updateStateByKey和mapWithState的区别

  适用场景

什么是状态管理函数

  Spark Streaming中状态管理函数包括updateStateByKey和mapWithState，都是用来统计全局key的状态的变化的。它们以DStream中的数据进行按key做reduce操作，然后对各个批次的数据进行累加，在有新的数据信息进入或更新时。能够让用户保持想要的不论什么状。

updateStateByKey

  updateStateByKey会统计全局的key的状态，不管又没有数据输入，它会在每一个批次间隔返回之前的key的状态。updateStateByKey会对已存在的key进行state的状态更新，同时还会对每个新出现的key执行相同的更新函数操作。如果通过更新函数对state更新后返回来为none，此时刻key对应的state状态会被删除（state可以是任意类型的数据的结构）。

mapWithState

  mapWithState也会统计全局的key的状态，但是如果没有数据输入，便不会返回之前的key的状态，类似于增量的感觉。

updateStateByKey和mapWithState的区别

  updateStateByKey可以在指定的批次间隔内返回之前的全部历史数据，包括新增的，改变的和没有改变的。由于updateStateByKey在使用的时候一定要做checkpoint，当数据量过大的时候，checkpoint会占据庞大的数据量，会影响性能，效率不高。

  mapWithState只返回变化后的key的值，这样做的好处是，我们可以只是关心那些已经发生的变化的key，对于没有数据输入，则不会返回那些没有变化的key的数据。这样的话，即使数据量很大，checkpoint也不会像updateStateByKey那样，占用太多的存储，效率比较高（再生产环境中建议使用这个）。

适用场景

  updateStateByKey可以用来统计历史数据。例如统计不同时间段用户平均消费金额，消费次数，消费总额，网站的不同时间段的访问量等指标

  mapWithState可以用于一些实时性较高，延迟较少的一些场景，例如你在某宝上下单买了个东西，付款之后返回你账户里的余额信息。

第二篇：Spark Streaming状态管理函数（二）——updateStateByKey的使用（scala版）

第三篇：Spark Streaming状态管理函数（三）——MapWithState的使用（scala版）