SparkStreaming updateStateByKey 基本操作

1.代码

 
 
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("UpdateStateByKeyDemo");

JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));

//报错解决办法做checkpoint,开启checkpoint机制，把checkpoint中的数据放在这里设置的目录中，

//生产环境下一般放在HDFS中

jsc.checkpoint("/checkPoint");

JavaReceiverInputDStream lines =
jsc.socketTextStream("master", 9999);

JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
//如果是Scala，由于SAM转换，所以可以写成val words = lines.flatMap { line => line.split(" ")}

@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>() {

 

@Override

public Tuple2<String, Integer> call(String
word) throws Exception {

return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);

}

});

//关键方法updateStateByKey，其中有关于状态的方法实现。

//注意此处的optionnals一定要导入com.google.common.base.Optional;

/*在这里是通过updateStateByKey来以Batch Interval为单位来对历史状态进行更新，

       * 这是功能上的一个非常大的改进，否则的话需要完成同样的目的，就可能需要把数据保存在Redis、

       * Tagyon或者HDFS或者HBase或者数据库中来不断的完成同样一个key的State更新，如果你对性能有极为苛刻的要求，

       * 且数据量特别大的话，可以考虑把数据放在分布式的Redis或者Tachyon内存文件系统中；

   * 当然从Spark1.6.x开始可以尝试使用mapWithState，Spark2.X后mapWithState应该非常稳定了。*/

JavaPairDStream<String, Integer> wordsCount =
pairs.updateStateByKey(new Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>>() {
//对相同的Key，进行Value的累计（包括Local和Reducer级别同时Reduce）

@Override

public Optional<Integer> call(List<Integer>
values, Optional<Integer>
state) throws Exception {

Integer updatedValue = 0 ;

if(state.isPresent()){

updatedValue =
state.get();

}

for(Integer
value: values){

updatedValue +=
value;

}

return Optional.of(updatedValue);

}

});

 

wordsCount.print();