在Spark Streaming中，DStream的轉換分爲有狀態和無狀態兩種。無狀態的操作，即當前批次的處理不依賴於先前批次的數據，如map()、flatMap()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()等等;而有狀態的操作，即當前批次的處理需要依賴先前批次的數據，這樣的話，就需要跨批次維護狀態。
總結spark streaming中的狀態操作:updateStateByKey、mapWithState
updateStateByKey
對整個實時計算的所有時間間隔內產生的相關數據進行統計。 spark streaming 的解決方案是累加器，工作原理是定義一個類似全局的可更新的變量，每個 時間窗口內得到的統計值都累加到上個時間窗口得到的值，這樣整個累加值就是跨越多個時間間隔。
updateStateByKey 操作可以讓我們爲每個 key 維護一份 state，並持續不斷的更新該 state。
- 首先，要定義一個 state，可以是任意的數據類型；
- 其次，要定義 state 更新函數(指定一個函數如何使用之前的 state 和新值來更新 state)。 對於每個 batch，spark 都會爲每個之前已經存在的 key 去應用一次 state 更新函數，無論這個 key 在 batch 中是否有新的數據。如果 state 更新函數返回 none，那麼 key 對應的 state 就會被刪除。 當然對於每個新出現的 key 也會執行 state 更新函數。
注意
updatestateBykey 要求必須開啓 checkpoint 機制。
updateStateByKey 返回的都是 DStream 類型。根據 updateFunc 這個函數來更新狀態。其中參數：Seq[V]是本次的數據類型，Option[S]是前次計算結果類型，本次計算結果類型也是 Option[S]。計算肯定需要 Partitioner。因爲 Hash 高效率且不做排序，默認 Partitioner 是 HashPartitoner。 由於 cogroup 會對所有數據進行掃描，再按 key 進行分組，所以性能上會有問題。特別是隨着時間的推移，這樣的計算到後面會越算越慢。
所以數據量大的計算、複雜的計算，都不建議使用 updateStateByKey。
mapWithState
mapWithState從spark 1.6.0開始出現，可以看做是updateStateByKey的升級版,有一些updateStateByKey所沒有的特徵:
1、支持輸出只發生更新的狀態和全量狀態
mapWithState默認每個批次只會返回當前批次中有新數據的Key的狀態，也可返回全量狀態。updateStateByKey每個批次都會返回所有狀態。
2、內置狀態超時管理
內置狀態超時管理，可對超時的Key單獨處理。也可實現如會話超時(Session Timeout)的功能。在updateStateByKey中,如果要實現類似功能，需要大量編碼。
3、初始化狀態
可以選擇自定義的RDD來初始化狀態。
4、可以返回任何我們期望的類型
由mapWithState函數可知，可以返回任何我們期望的類型，而updateStateByKey做不到這一點。
5、性能更高
實現上，mapWithState只是增量更新，updateStateByKey每個批次都會對歷史全量狀態和當前增量數據進行cogroup合併，狀態較大時，性能較低。