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本文探讨了在双十一背景下，大数据处理如何利用Spark Streaming进行本质思考，特别是状态管理的重要性。文中提到了mapWithState用于历史状态的累计更新，countByValueAndWindow在时间窗口中的应用，以及foreachRDD在处理数据流时的角色。此外，还强调了timeout超时机制对于清理超时key的作用，将mapWithState比喻为轻量级的Redis，用于维护HashMap状态。
第75课：双十一背景下的大数据spark streaming本质思考和状态管理
1，如果有什么功能Spark Streaming没有实现的话，请使用transform
2，如果是历史状态累计更新，请使用mapWithState
3， countByValueAndWindow
4，foreachRDD(func)
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
// ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record =
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