UpdateStateByKey算子

具体用法参考官网UpdateStateByKey Operation
updateStateByKey操作允许您在使用新信息不断更新时保持任意状态。 要使用它,您必须执行两个步骤。

  • 定义状态 - 这个状态可以是任意的数据类型
  • 定义状态update函数 - 用这个函数指定如何使用先前状态和新输入流里的新值更新状态
    对于有状态操作,要不断的把当前和历史的时间切片的RDD累加计算,随着时间的流失,计算的数据规模会变得越来越大。

代码:

package com.soul.spark.Streaming

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * @author soulChun
  * @create 2019-01-09-20:02
  *         * 统计目前出现的单词总次数
  *         * 1、将老数据存在某一个地方
  *         * 2、新建来的值和老数据进行状态更新
  */
object StatefulFunApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("StatafulFunApp").setMaster("local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(10))

    ssc.checkpoint("hdfs://localhost:8020/streamcheckpoint")

    val lines = ssc.socketTextStream("localhost" , 8769)
    val result = lines.flatMap( _.split(" ")).map((_,1))

    val state = result.updateStateByKey[Int](updateFunction _)

    state.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }

  def updateFunction(currentValues: Seq[Int], preValues: Option[Int]): Option[Int] = {
    val current = currentValues.sum
    val pre = preValues.getOrElse(0)
    Some(current + pre)
  }
}

会累计统计出单词出现的次数

updateStateByKey是Spark Streaming中的一个函数,用于在每个批次中对具有相同键的数据进行状态更新。它的实现基于Spark的mapWithState算子。 具体来说,updateStateByKey函数接收一个函数作为参数,该函数将当前批次的数据和之前批次的状态合并,返回新的状态。Spark Streaming将对具有相同键的数据进行分组,然后对每个分组中的数据调用该函数进行状态更新。最终,更新后的状态将存储在内存中,供后续批次使用。 下面是一个示例代码: ``` // 定义状态更新函数 def updateFunc(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = { val newCount = runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum Some(newCount) } // 创建StreamingContext val conf = new SparkConf().setAppName("UpdateStateDemo") val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 设置checkpoint目录 ssc.checkpoint("hdfs://path/to/checkpoint") // 创建DStream val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) val words = lines.flatMap(_.split(" ")) val pairs = words.map(word => (word, 1)) // 使用updateStateByKey进行状态更新 val wordCounts = pairs.updateStateByKey(updateFunc) // 输出结果 wordCounts.print() // 启动StreamingContext ssc.start() ssc.awaitTermination() ``` 在上面的示例中,我们定义了一个状态更新函数updateFunc,它将每个分组中的新值和之前的状态合并,并返回新的状态。然后,我们使用updateStateByKey函数对DStream进行状态更新,并输出结果。注意,我们还设置了checkpoint目录,以便在出现故障时恢复状态。
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