(版本定制)第14课：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密
本期内容：1、updateStateByKey解密
2、mapWithState解密
背景：
整个Spark Streaming是按照Batch Duractions划分Job的。但是很多时候我们需要算过去的一天甚至一周的数据，这个时候不可避免的要进行状态管理，而Spark Streaming每个Batch Duractions都会产生一个Job，Job里面都是RDD，
所以此时面临的问题就是怎么对状态进行维护？这个时候就需要借助updateStateByKey和mapWithState方法完成核心的步骤。
1、简单看下updateStateByKey源码：
在DStream中updateStateByKey和mapWithState是通过隐式转换来完成，本身没有这样的方法。
implicit def toPairDStreamFunctions[K, V](stream: DStream[(K, V)])
(implicit kt: ClassTag[K], vt: ClassTag[V], ord: Ordering[K] = null):
PairDStreamFunctions[K, V] = {
new PairDStreamFunctions[K, V](stream)
}[: ClassTag](
updateFunc: ([]Option[]) => Option[]
): DStream[()] = ssc.withScope {
updateStateByKey(updateFuncdefaultPartitioner())
} 最终会通过StateDStream中的computeUsingPreviousRDD和compute来完成这样的功能，简单的流程图如下：
http://s1.运维网.com/wyfs02/M01/82/0D/wKioL1dJZFjzd_klAABSxzl_oy0282.png
2、简单看下mapWithState源码
mapWithState是返回MapWithStateDStream对象，维护和更新历史状态都是基于Key，使用一个function对key-value形式的数据进行状态维护
[: ClassTag: ClassTag](
spec: StateSpec[]
): MapWithStateDStream[] = {
MapWithStateDStreamImpl[](
selfspec.asInstanceOf]
)
} 通过InternalMapWithStateDStream类中的compute来完成，简单的流程图如下：
http://s3.运维网.com/wyfs02/M01/82/0D/wKioL1dJZK2DyUi0AABgzUDCpXM200.png
备注：
资料来源于：DT_大数据梦工厂（Spark发行版本定制）
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