Spark Streaming之updateStateByKey和mapWithState比较

最新推荐文章于 2025-05-07 14:24:49 发布
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分类专栏： spark
本文链接指向了一个位于优快云的博客文章详情页面。该页面详细地介绍了关于特定技术主题的内容。遗憾的是，具体的文章标题、标签及内容并未给出，因此无法提供更为精确的摘要信息。但可以肯定的是，这篇博客属于信息技术领域，并且在优快云平台上发布，对于寻求相关技术信息的人来说是个宝贵的资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SparkStreaming之mapWithState
九师兄
07-04 5928
与updateStateByKey方法相比，
【Spark实战系列】sparkstreaming 中 UpdateStateByKey 和 mapWithState 算子的使用(spark的状态管理)
JasonLee实时计算
09-16 2455
今天我们主要来说一下sparkstreaming带状态的操作,updateStateByKey和mapWithState这两个方法,先看一下官网的介绍: UpdateStateByKey操作 该updateStateByKey操作允许您在使用新信息持续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 - 状态可以是任意数据类型。 定义状态更新功能 - 使用函数指定如...
spark-streaming状态流之mapWithState
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1032851561的博客
01-24 2万+
背景刚接触spark-streaming，然后写了一个WordCount程序，对于不停流进来的数据，需要累加单词出现的次数，这时就需要把前一段时间的结果持久化，而不是数据计算过后就抛弃，在网上搜索到spark-streaming可以通过updateStateByKey和mapWithState来实现这种有状态的流管理，后者虽然在spark1.6.x还是一个实验性的实现，不过由于它的实现思想以及性能都...
UpdateStateByKeyUpdateStateByKey
最新发布
sho_re的博客
05-07 341
➢ saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])：以 Java 对象序列化的方式将 Stream 中的数据保存为SequenceFiles . 每一批次的存储文件名基于参数中的为"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]". ➢ saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])：将 Stream 中的数据保存为 Hadoop files. 每一批次的存储文件名基于参数中的为"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]"。
11.updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount程序
认知 行动 坚持
11-18 1416
updateStateByKey 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，
spark:updateStateByKey
念念的博客,记录学习的点点滴滴！
02-28 1215
package com.ws.spark import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} ...
sparkStreaming算子之updateStateByKey
墨殇
07-11 771
updateStateByKey操作允许我们维护任意状态，同时不断地用新信息更新它。 在有新的数据信息进入或更新时，可以让用户保持想要的任何状态。使用这个功能需要完成两步： 定义状态： 可以是任意数据类型 定义状态更新函数： 用一个函数指定如何使用先前的状态，从输入流中的新值更新状态。 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...
Spark Streaming 如何使用 MapWithState 实现有状态应用
SmartSi
09-10 244
有时候可能需要依赖流中前几个批次中的元素来计算当前批次的结果。例如，计算流中所有元素的和，计算当前元素值与之前元素的差值。这种运算会在遍历整个流的期间不断更新计算状态。在 Spark Streaming 中提供了和 MapWithState 函数来实现。本文主要介绍如何使用 MapWithState 函数实现有状态应用。
Spark Streaming 如何使用 UpdateStateByKey 实现有状态应用
SmartSi
09-09 253
有时候可能需要依赖流中前几个批次中的元素来计算当前批次的结果。例如，计算流中所有元素的和，计算当前元素值与之前元素的差值。这种运算会在遍历整个流的期间不断更新计算状态。在 Spark Streaming 中提供了 updateStateByKey 和 MapWithState 函数来实现。本文主要介绍如何使用 updateStateByKey 函数实现有状态应用。
第14课：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密
大模型与Agent智能体
05-29 1010
第14课：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密 /* 王家林老师授课http://weibo.com/ilovepains  每天晚上20：00YY频道现场授课频道68917580*/ 1 updateStateByKey解密 2 mapWithState 解密 Spark Streaming 状态管
[spark streaming] 状态管理 updateStateByKey&mapWithState
UFO的博客
12-30 1777
前言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，官方声称有10倍性能提升。updateStateByK
SparkStreaming的updateStateByKey
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
03-03 459
updateStateByKey是按照key做数据状态的更新，内部其实是基于option对象的，我给大家准备了一个流处理用这个方法做按照key在计算词频的例子，但是要记住，用这个方法，数据最好是key-value形式的，大家有需要可以把value做成一个自定义的class package com.sparkstream import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, Receiver
Spark流式状态管理（updateStateByKey）
智海观潮的博客
09-16 761
通常使用Spark的流式框架如Spark Streaming，做无状态的流式计算是非常方便的，仅需处理每个批次时间间隔内的数据即可，不需要关注之前的数据，这是建立在业务需求对批次之间的数据没有联系的基础之上的。 但如果我们要跨批次做一些数据统计，比如batch是3秒，但要统计每1分钟的用户行为，那么就要在整个流式链条中维护一个状态来保存近1分钟的用户行为。 那么如果维护这样一个状态呢？一般情况下，主要通过以下几种方式： spark内置算子：updateStateByKey、mapWithState
Spark updateStateByKey Java 和 Scala 版本
zhang5059的专栏
01-16 551
Jvav版本 JavaPairDStream aggregateDStream = mapDSRDD.updateStateByKey(new Function2, Optional, Optional>() { /** * * @param v1 相同key传进来的值的集合 * @para
SparkStreaming之mapWithState和updateStateByKey的区别
x²＋(y－√³x²)²＝1的博客
01-07 409
https://www.cnblogs.com/icecola/p/11145957.html mapWithState是1.6版本之后推出的 必须设置checkpoint来储存历史数据 mapWithState和updateStateByKey的区别 : 他们类似,都是有状态DStream操作, 区别在于,updateStateByKey是输出增量数据,随着时间的增加, 输出的数据越来越多,这样会影响计算的效率, 对CPU和内存压力较大.而mapWithState则输出本批次数据,但是也含有状态更新. c
spark streaming updateStateByKey
遥望......
06-29 424
1、updateStateByKey(updateFun)2、updateFun因为数据量大所以使用HyperLogLogPlusval updateFuc = (values: Seq[String], state: Option[HyperLogLogPlus]) => { if (state.nonEmpty) { val hll = state.get ...
mysql update by key_（四）updateStateByKey和mapWithState
weixin_29119475的博客
02-17 238
一、updateStateByKey算子应用示例object SparkStreamingApp {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("SparkStreamingApp")val ssc = new StreamingContext(...
Spark 定制版：014~Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密
zisheng_wang_DATA的博客
06-19 2434
本讲内容：a. updateStateByKey解密 b. mapWithState解密注：本讲内容基于Spark 1.6.1版本（在2016年5月来说是Spark最新版本）讲解。上节回顾上一讲中，我们从Spark Streaming源码解读Driver容错安全性：那么什么是Driver容错安全性呢？a. 从数据层面：ReceivedBlockTracker为整个Spark Streaming应用
sparkstreaming（2）——updatestatebykey
weixin_48445640的博客
10-17 219
在前面的例子中，每次输入的单词在被记录以后，就会被删除，如果我们要保持之前的数据，随着相同字母的输入，能够实现累计更新呢？ 我们就需要用到updatestatebykey操作了。 当我们要实现有状态的transformation时需要开启检查点： 开启我们的10008端口： 输入单词： 在终端输出如下： 可见实现了累加的效果。 ...
sparkstreaming实验
12-30
### Spark Streaming 实验教程与案例 #### 1. 基础环境搭建 为了能够顺利开展Spark Streaming实验，首先需要确保已经安装并配置好Apache Spark以及相关依赖项。对于涉及Kafka的操作，则需额外设置Kafka集群。 #### 2. 数据源处理实例 针对不同类型的基础数据源（如文件系统、套接字连接），可以采用如下方式实现简单的Word Count应用： ```scala import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} // 创建本地Streaming上下文对象，每秒一批次 val ssc = new StreamingContext("local[*]", "NetworkWordCount", Seconds(1)) // 定义数据接收器，这里以网络socket为例 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // 对每一行文本按空格分割成单词序列 val words = lines.flatMap(_.split(" ")) // 将每个单词映射为(word, 1)，以便后续聚合计数 val pairs = words.map(word => (word, 1)) // 使用reduceByKey算子来汇总相同key对应的value之和 val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _) // 打印结果到控制台 wordCounts.print() ssc.start() // 开始计算过程 ssc.awaitTermination() // 等待终止信号到来才停止服务 ``` 上述代码展示了如何基于Socket输入构建最基础版本的实时词频统计工具[^4]。 #### 3. Kafka集成方案 当面对更复杂的消息队列场景时，比如对接Kafka主题消息流，可以通过调整参数适配特定需求: ```scala import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.{Duration, Minutes, Seconds, StreamingContext} def createDirectKafkaStream[String](ssc: StreamingContext, zkQuorum: String, groupId: String, topicsSet: Set[String], kafkaParams: Map[String, String]): InputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder]( ssc, kafkaParams, topicsSet) val brokers = "<broker-list>" val topicName = "your_full_name" val groupID = "consumer-group-id" val kafkaParams = Map( ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> brokers, ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> groupID, ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer", ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer") val topicsSet = Set(topicName).map(_ -> 1).toMap val stream = createDirectKafkaStream(ssc, "", groupID, topicsSet.keySet, kafkaParams) stream.foreachRDD(rdd => rdd.collect().foreach(record => println(s"${record._1}: ${record._2}")) ) ``` 这段脚本说明了怎样通过`createDirectStream()`函数直接消费来自指定Kafka Topic的信息，并对其进行简单展示[^2]。 #### 4. DStream状态转换操作 除了基本变换外，还可以借助updateStateByKey或mapWithState API来进行带有记忆性质的状态更新作业，这对于维持长时间窗口内的累计统计数据非常有用。 #### 5. 输出存储机制 最后一步往往涉及到将中间或最终的结果持久化至外部介质上，无论是普通的HDFS路径还是关系型数据库表内均可胜任此任。
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