一、updateStateByKey
1、概述
SparkStreaming 7*24 小时不间断的运行，有时需要管理一些状态，比如wordCount，每个batch的数据不是独立的而是需要累加的，这时就需要sparkStreaming来维护一些状态，
目前有两种方案updateStateByKey&mapWithState，mapWithState是spark1.6新加入的保存状态的方案，官方声称相比updateStateByKey有10倍性能提升。 updateStateByKey底层是将preSateRDD和parentRDD进行co-group，然后对所有数据都将经过自定义的mapFun函数进行一次计算，即使当前batch只有一条数据也会进行这么复杂的计算，
大大的降低了性能，并且计算时间会随着维护的状态的增加而增加。 mapWithstate底层是创建了一个MapWithStateRDD，存的数据是MapWithStateRDDRecord对象，一个Partition对应一个MapWithStateRDDRecord对象，该对象记录了对应Partition所有的
状态，每次只会对当前batch有的数据进行跟新，而不会像updateStateByKey一样对所有数据计算。 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。
1、首先，要定义一个state，可以是任意的数据类型；
2、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）
2、java案例
package cn.spark.study.streaming; import java.util.Arrays;
import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext; import com.google.common.base.Optional; import scala.Tuple2; public class UpdateStateByKeyWordCount {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("UpdateStateByKeyWordCount");
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5)); // 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
jssc.checkpoint("hdfs://spark1:9000/wordcount_checkpoint"); // 然后先实现基础的wordcount逻辑
JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999); JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override
public Iterable<String> call(String line) throws Exception {
return Arrays.asList(line.split(" "));
}
}); JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override
public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
return new Tuple2<String, Integer>(word, 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
// 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
JavaPairDStream<String, Integer> wordConts = pairs.updateStateByKey(new Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>>() { private static final long serialVersionUID = 1L; // 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> values, Optional<Integer> state) throws Exception {
// 首先定义一个全局的单词计数
Integer newValue = 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(state.isPresent()) {
newValue = state.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 value : values) {
newValue += value;
} return Optional.of(newValue);
}
}); // 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
wordConts.print(); jssc.start();
jssc.awaitTermination();
jssc.close();
}
} ##运行脚本
[root@spark1 streaming]# cat updateStateByKeyWordCount.sh
/usr/local/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/bin/spark-submit \
--class cn.spark.study.streaming.UpdateStateByKeyWordCount \
--num-executors 3 \
--driver-memory 100m \
--executor-memory 100m \
--executor-cores 3 \
--files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml \
--driver-class-path /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.17.jar \
/usr/local/spark-study/java/streaming/saprk-study-java-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \ ##在另一个窗口打开nc，然后输入内容：
[root@spark1 kafka]# nc -lk 9999
hello you
hello word
hello you me ##结果，相同的词每次都会全局统计
(hello,3)
(word,1)
(me,1)
(you,2)
3、scala案例
package cn.spark.study.streaming import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds object UpdateStateByKeyWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("UpdateStateByKeyWordCount")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
ssc.checkpoint("hdfs://spark1:9000/wordcount_checkpoint")
val lines = ssc.socketTextStream("spark1", 9999)
val words = lines.flatMap( _.split(" "))
val pairs = words.map(word => (word, 1))
val wordCounts = pairs.updateStateByKey((values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {
var newValue = state.getOrElse(0)
for(value <- values) {
newValue += value
}
Option(newValue)
}) wordCounts.print() ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
} ##在另一个窗口打开nc，然后输入内容：
[root@spark1 kafka]# nc -lk 9999
hello word
hello you ##结果，相同的词每次都会全局统计
(hello,2)
(word,1)
(you,1)