Spark Streaming揭秘 Day14

State状态管理

今天让我们进入下SparkStreaming的一个非常好用的功能，也就State相关的操作。State是SparkStreaming中用来管理历史数据的结构。目前主要提供了updateStateByKey和MapWithStateRDD两个方法。

updateStateByKey

首先，让我们先找一下这个方法的位置。

我们可以发现updateStateByKey这个方法并不在DStream中，而是在PairDStreamFunctions中。

为什么在不同类中的方法可以组合起来，这个就不得不提一下scala中非常厉害的隐式转换特性，在如下部分，希望大家能深入研究下。

从方法的位置，我们可以很明确的知道这个方法必须是针对keyValue结构的。

进入到方法内部，我们首先看到其使用到了defaultPartitoner，默认是采用HashPartitioner，特点是效率高。

下面进入计算的关键代码，也就是StateDStream中的compute方法。

从上述的计算逻辑中，我们会发现一个明显的弱点：其核心逻辑是一个cogroup，具体来说是在每次计算时，都按照key对所有数据进行扫描和集合。好处是逻辑简单，坏处是有性能问题，每次多要全部重新扫描下，随着数据量越来越大，性能会越来越低，所以不能常使用。
所以这个方法主要针对小数据集的处理方法，关于这个效率问题有没有解决方法，我们看看下一个方法。

mapWithState

这个方法在目前还是试验状态，有可能不稳定，但其设计理念让人眼前一亮，让我们先看一下方法说明。

可以看到，在方法中，对state提供了增删改查等操作，也就是，可以把state与一个keyValue内存数据表等价。具体是如何实现的呢？

首先，进入方法定义，可以看到在操作时把存储级别定为了内存存储，这个和前面内存表的推断一致。

进一步深入，发现，每个partition被一个MapWithStateRDDRecord代表，在计算时调用了如下框出的方法。

对于updateRecordWithData这个方法，主要分为了两个步骤：

步骤一：内存表newStateMap建立，主要是采用copy方法，建立一张已纳入历史数据的内存表。

步骤二：根据当前Batch的数据进行计算，并更新newStateMap的数据，

从这个计算逻辑我们可以看，相比于第一个方法updateStateByKey，mapWithState的操作是增量的！！！这个效率会高很多。

进一步讲，mapWithState方法给我们上了生动的一课。说明通过封装，在partition不变的情况下，实现了对RDD内部数据的更新。
也就是说，对于Spark来说，不可变的RDD也可以处理变化的数据!!!

欲知后事如何，且听下回分解

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