1.问题 主要是updateStateByKey的问题 有的值不需要变化的时候，还会再打印出来。 每个批次的数据都会出现，如果向redis保存更新的时候，会把不需要变化的值也更新，这个不是我们需要的，我们只需要更新有变化的那部分值。 2.mapWithState 有一个注解，说明是实验性质的。 3.
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2018-08-15 22:19:00
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# Spark Streaming中的mapWithState与Checkpoint
在数据流处理领域，Apache Spark Streaming是一个功能强大的工具，允许开发者处理实时数据。然而，当我们在使用`mapWithState`进行状态管理时，可能会遇到某些问题，尤其是关于Checkpoint的有效性。本文将探讨这一问题，并提供示例代码，以及相应的流程和类图说明。
## 什么是ma
背景： 整个Spark Streaming是按照Batch Duractions划分Job的。但是很多时候我们需要算过去的一天甚至一周的数据，这个时候不可避免的要进行状态管理，而Spark Streaming每个Batch Duractions都会产生一个Job，Job里面都是RDD，所以此时面临的问题就是怎么对状态进行维护？这个时候就需要借助updateStateByKe
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2024-01-04 23:32:16
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sparkStreaming是以连续bathinterval为单位，进行bath计算，在流式计算中，如果我们想维护一段数据的状态，就需要持久化上一段的数据，sparkStreaming提供的MapwithState函数，用于更新数据状态。
例子：（更新用户当前的操作状态）
1:定义用户会话类
package com.streamkafka.user_state_u
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2023-11-11 10:24:41
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从这节课开始，简介Spark Streaming的状态管理。
Spark Streaming 是按Batch Duration来划分Job的，但我们有时需要根据业务要求按照另外的时间周期（比如说，对过去24小时、或者过去一周的数据，等等这些大于Batch Duration的周期），对数据进行处理（比如计算最近24小时的销售额排名、今年的最新销售量等）。这需要根据之前的计算结
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2023-12-30 18:57:01
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首先简单解释一下什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要计算从流开始到目前为止的单词出现的次数，该如计算呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState 。mapWithState 是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。
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2023-10-28 19:22:55
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前言当我在测试SparkStreaming的状态操作mapWithState算子时，当我们设置timeout(3s)的时候，3s过后数据还是不会过期，不对此key进行操作，等到30s左右才会清除过期的数据。百度了很久，关于timeout的资料很少，更没有解决这个问题的文章，所以说，百度也不是万能的，有时候还是需要靠自己。所以我就在周末研究了一下，然后将结果整理了出来，希望能帮助大家更全面的理解Sp
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2023-12-06 16:34:26
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在Spark Streaming中，DStream的转换分为有状态和无状态两种。无状态的操作，即当前批次的处理不依赖于先前批次的数据，如map()、flatMap()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()等等;而有状态的操作，即当前批次的处理需要依赖先前批次的数据，这样的话，就需要跨批次维护状态。总结spark streaming中的状态操作:updateStat
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2023-12-07 08:57:56
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spark-streaming状态流之mapWithState
原创
2023-07-03 10:52:47
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文章目录关于mapWithState注意事项示例代码运行结论 关于mapWithState 需要自己写一个匿名函数func来实现自己想要的功能。如果有初始化的值得需要，可以使用initialState(RDD)来初始化key的值。 另外，还可以指定timeout函数，该函数的作用是，如果一个key超过timeout设定的时间没有更新值，那么这个key将会失效。这个控制需要在func中实现，必须
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2023-11-16 22:10:51
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Spark Streaming状态管理函数updateStateByKey和mapWithState一、状态管理函数二、mapWithState2.1关于mapWithState2.2mapWithState示例Scala：2.3mapWithState算子应用示例2.4mapWithState应用示例三、updateStateByKey3.1关于updateStateByKey3.2update...
原创
2021-06-01 12:15:46
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Checkpoint，是Spark 提供的一个比较高级的功能。有的时候，比如说，我们的 Spark 应用程序，特别的复杂，然后从初始的RDD开始，到最后拯个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation 操作。而且整个应用运行的时间也特别的长，比如通常要运行1-5小时。 在上述的情况下，就比较适合使用checkpoint 功能。因为，对于特别复杂的 Spark应用，
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2023-10-14 16:38:01
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1.updateStateByKey代码如下：//消费者配置，及读取日志过程省略..........
//输出数据格式，例如(20200328224742，(1,858,1))
li=(time,(flag.toInt,flag.toInt*fee.toInt,1))
// 这里是以时间为K，将K一样的V聚集成一个列表seq,当前K对应的状态V为state，然后只对V做运算，输出也只
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2024-08-06 19:36:17
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什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要单词计数一直的累加下去，该如何实现呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState 。mapWithState 是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。mapWithState具官方说性能较upd
原创
2016-05-29 13:57:05
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背景： 整个Spark Streaming是按照Batch Duractions划分Job的。但是很多时候我们需要算过去的一天甚至一周的数据，这个时候不可避免的要进行状态管理，而Spark Streaming每个Batch Duractions都会产生一个Job，Job里面都是RDD，所以此时面临的问题就是怎么对状态进行维护？这个时候就需要借助updateStateByKey和
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精选
2016-05-30 23:29:21
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本期内容： 1、updateStateByKey解密 2、mapWithState解密背景：整个Spark Streaming是按照Batch Duractions划分Job的。但是很多时候我们需要算过去的一天甚至一周的数据，这个时候不可避免的要进行状态管理，而Spark Streaming每个Batch Duractions都会产生一
原创
2016-05-28 17:24:42
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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
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
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2024-09-14 22:20:27
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什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要单词计数一直的累加下去，该如何实现呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState 。mapWithState 是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。mapWithState具官方说性能较upd
MapWithState 了解UpdateStateBykey和MapWithState都是对DStream做批次累加操作，都可以将每个批次的结果进行累加计算，但是UpdateStateByKey是真正基于磁盘存储的，所有批次结果都会累加至磁盘，每次取值的时候也会直接访问磁盘，不管当前批次是否有值，都会获取之前批次结果数据，而MapWithState，虽然也是基于磁盘存储，但是 它合理使用内存，也
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2024-07-17 23:31:07
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