updateStateByKey操作，可以让我们为每个key维护一份state，并持续不断的更新该state。
首先，要定义一个state，可以是任意的数据类型；其次，要定义state更新函数——指定一个函数如何使用之前的state和新值来更新state。 对于每个batch，Spark都会为每个之前已经存在的key去应用一次state更新函数，无论这个key在batch中是否有新的数据。如果state更新函数返回none，那么key对应的state就会被删除。 当然，对于每个新出现的key，也会执行state更新函数。 注意，updateStateByKey操作，要求必须开启Checkpoint机制。案例：基于缓存的实时wordcount程序（在实际业务场景中，这个是非常有用的） Java版本
public class UpdateStateByKeyWordCount { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyWordCountJava").setMaster("local[2]"); JavaStreamingContext streamingContext = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10)); // 第一点，如果要使用updateStateByKey算子，就必须设置一个checkpoint目录，开启checkpoint机制 // 这样的话才能把每个key对应的state除了在内存中有，那么是不是也要checkpoint一份 // 因为你要长期保存一份key的state的话，那么spark streaming是要求必须用checkpoint的，以便于在 // 内存数据丢失的时候，可以从checkpoint中恢复数据 // 开启checkpoint机制，很简单，只要调用jssc的checkpoint()方法，设置一个hdfs目录即可 streamingContext.checkpoint("hdfs://hadoop-100:9000/streamingCheckpoint"); // 然后先实现基础的wordcount逻辑 JavaReceiverInputDStream<String> lines = streamingContext.socketTextStream("hadoop-100", 9999); JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { @Override public Iterable<String> call(String s) throws Exception { return Arrays.asList(s.split(" ")); } }); JavaPairDStream<String, Integer> wordNumber = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() { @Override public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception { return new Tuple2<>(s, 1); } }); // 到了这里，就不一样了，之前的话，是不是直接就是pairs.reduceByKey // 然后，就可以得到每个时间段的batch对应的RDD，计算出来的单词计数 // 然后，可以打印出那个时间段的单词计数 // 但是，有个问题，你如果要统计每个单词的全局的计数呢？ // 就是说，统计出来，从程序启动开始，到现在为止，一个单词出现的次数，那么就之前的方式就不好实现 // 就必须基于redis这种缓存，或者是mysql这种db，来实现累加 // 但是，我们的updateStateByKey，就可以实现直接通过Spark维护一份每个单词的全局的统计次数 JavaPairDStream<String, Integer> result = wordNumber.updateStateByKey( // 这里的Optional，相当于Scala中的样例类，就是Option，可以这么理解 // 它代表了一个值的存在状态，可能存在，也可能不存在 new Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>>() { // 这里两个参数 // 实际上，对于每个单词，每次batch计算的时候，都会调用这个函数 // 第一个参数，values，相当于是这个batch中，这个key的新的值，可能有多个吧 // 比如说一个hello，可能有2个1，(hello, 1) (hello, 1)，那么传入的是(1,1) // 第二个参数，就是指的是这个key之前的状态，state，其中泛型的类型是你自己指定的 @Override public Optional<Integer> call(List<Integer> v1, Optional<Integer> v2) throws Exception { // 首先定义一个全局的单词计数 Integer nowValue = 0; // 其次，判断，state是否存在，如果不存在，说明是一个key第一次出现 // 如果存在，说明这个key之前已经统计过全局的次数了 if(v2.isPresent()) { nowValue = v2.get(); } // 接着，将本次新出现的值，都累加到newValue上去，就是一个key目前的全局的统计次数 for(Integer v : v1) { nowValue += v; } return Optional.of(nowValue); } }); // 到这里为止，相当于是，每个batch过来是，计算到pairs DStream，就会执行全局的updateStateByKey // 算子，updateStateByKey返回的JavaPairDStream，其实就代表了每个key的全局的计数,打印出来 result.print(); streamingContext.start(); streamingContext.awaitTermination(); streamingContext.close(); } }Scala版本
object UpdateStateByKeyWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyWordCountScala").setMaster("local[2]") val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(10)) streamingContext.checkpoint("hdfs://hadoop-100:9000/streamingCheckpoint") val lines = streamingContext.socketTextStream("hadoop-100", 9999) val words = lines.flatMap(line => line.split(" ")) val wordNumber = words.map(word => (word, 1)) val result = wordNumber.updateStateByKey((values:Seq[Int], state:Option[Int]) => { var newValue = state.getOrElse(0) for(v <- values) newValue += v Option(newValue) }) result.print() streamingContext.start() streamingContext.awaitTermination() } }
