利用mapWithState实现按照首字母统计的有状态的wordCount

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最近在做sparkstreaming整合kafka的时候遇到了一个问题：

可以抽象成这样一个问题：有状态的wordCount，且按照word的第一个字母为key，但是要求输出的格式为(word,1)这样的形式

举例来说：

例如第一批数据为: hello how when hello

则要求输出为：(hello,1) (how,2) (when,1) (hello,3)

第二批数据为: hello how when what hi

则要求输出为: (hello,4) (how,5) (when,2) (what,3) (hi,6)

首先了解一下mapWithState的常规用法:

ref: https://www.jianshu.com/p/a54b142067e5

http://sharkdtu.com/posts/spark-streaming-state.html

稍微总结一下mapWithState的几个tips:

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.
checkpoint的数据会分散存储在不同的分区中, 在进行状态更新时, 首先会对当前 key 做 hash , 再到对应的分区中去更新状态 , 这种方式大大提高了效率.

解决问题的思路:

State中保存状态为(String,Int) 元组类型, 其中String为word的全量, 而Int为word的计数.

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.MapWithStateDStream import org.apache.spark.streaming.{Seconds, State, StateSpec, StreamingContext}object MapWithStateApp { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MapWithStateApp") val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5)) ssc.checkpoint("C:\\Users\\hylz\\Desktop\\checkpoint") val lines = ssc.socketTextStream("192.168.100.11",8888) val words = lines.flatMap(_.split(" ")) def mappingFunc(key: String, value: Option[(String, Int)], state: State[(String, Int)]): (String, Int) = { val cnt: Int = value.getOrElse((null, 0))._2 + state.getOption.getOrElse((null, 0))._2 val allField: String = value.getOrElse((null, 0))._1 state.update((allField, cnt)) (allField, cnt) } val cnt: MapWithStateDStream[String, (String, Int), (String, Int), (String, Int)] = words.map(x => (x.substring(0, 1), (x, 1))).mapWithState(StateSpec.function(mappingFunc _)) cnt.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } }