3.4.2 `updateStateByKey()`

文档摘要

3.4.2 Spark Streaming 状态管理详解：的深度实践与解析 (Spark 3.4) Spark Streaming 中的状态管理：为什么需要状态？在深入之前，我们首先需要理解在 Spark Streaming 中为什么需要状态管理。Spark Streaming 将连续的数据流离散化为一系列微批次（micro-batches）进行处理。对于无状态的流处理，每个批次的处理都是独立的，不依赖于之前的批次。然而，许多实际应用场景需要跨批次地维护信息，例如：累积计数: 统计一段时间内某个事件发生的总次数。例如，网站实时访问量统计，需要累积每个批次的用户访问量。滑动窗口计算: 在滑动的时间窗口内进行聚合操作。