Spark Streaming状态管理函数

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Spark Streaming状态管理函数
（一）—updateStateByKey和mapWithState
https://blog.csdn.net/m0_37914799/article/details/84702378
（二）—updateStateByKey的使用（scala版）
https://blog.csdn.net/m0_37914799/article/details/84703057
（三）—MapWithState的使用（scala版）
https://blog.csdn.net/m0_37914799/article/details/84703854

结论
  mapWithState它会按照时间线在每一个批次间隔返回之前的发生改变的或者新的key的状态，不发生变化的不返回；同时mapWithState可以不用设置checkpoint，返回的数据量少。而updateStateByKey统计的是全局Key的状态，就算没有数据输入也会在每个批次的时候返回之前的Key的状态，当数据量大时而且使用checkpoint会占用较大的存储。因此，mapWithState性能和效率要比updateStateByKey好。

mapWithState 官方demo
https://github.com/apache/spark/blob/master/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/streaming/StatefulNetworkWordCount.scala
 

mapWithState过期时间设置
mapWithState(...).timeout(3s))

时间参数说明：timeout()传入一个时间间隔参数，如果一个key在大于此间隔没有此key的数据流入，则被认为是空闲的。如上设置为3s。

但实际情况，3s过后发现key并没有过期，也不会被清除，大概30S之后被清除。
当超时时，状态数据并不会立即删除当前key的数据，而是打上“删除标记”。

override def remove(key: K): Unit = {
  val stateInfo = deltaMap(key)
  if (stateInfo != null) {
    stateInfo.markDeleted() //only marked for deletion
  } else {
    val newInfo = new StateInfo[S](deleted = true)
    deltaMap.update(key, newInfo)
  }
}

如上，超时的events 会收集到 deltaMap中。

当doFullScan为true的时候，才会触发过期key的清除，updateRecordWithData()负责全面扫描清除过期key。doFullScan的默认值是false。

 override def checkpoint(): Unit = {
    super.checkpoint()
    doFullScan = true
  }
 
...
 
removeTimedoutData = doFullScan // remove timedout data only when full scan is enabled
 
...
 
// Get the timed out state records, call the mapping function on each and collect the
    // data returned
    if (removeTimedoutData && timeoutThresholdTime.isDefined) {
...

默认情况下，发生10个迭代时，才会清除，因此本例中当我设置窗口为3s时，checkpoint周期就是30s，30s才会清理一次过期key。

一段英文描述
a key this current batch timeout then the key have to wait for "doFullScan = true" which means "batchtime*DEFAULT_CHECKPOINT_DURATION_MULTIPLIER(defalut:10)"