使用Spark Streaming完成有状态统计

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首先在maven工程的pom.xml文件加入以下依赖：

<properties>
        <spark.version>2.2.0</spark.version>
    </properties>
 <!-- Spark Streaming 依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

StatefulWordCount.scala

package spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * 使用Spark Streaming完成有状态统计
  */
object StatefulWordCount {

  def main(args: Array[String]): Unit = {


    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("StatefulWordCount").setMaster("local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

    // 如果使用了stateful的算子，必须要设置checkpoint
    // 在生产环境中，建议把checkpoint设置到HDFS的某个文件夹中
    ssc.checkpoint(".")

    val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 6789)

    val result = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_,1))
    val state = result.updateStateByKey[Int](updateFunction _)

    state.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }


  /**
    * 把当前的数据去更新已有的或者是老的数据
    * @param currentValues  当前的
    * @param preValues  老的
    * @return
    */
  def updateFunction(currentValues: Seq[Int], preValues: Option[Int]): Option[Int] = {
    val current = currentValues.sum
    val pre = preValues.getOrElse(0)

    Some(current + pre)
  }
}