在上一篇文章中我介绍了 UpdateStateByKey 这个状态转换操作，本文接着介绍另一个强大的有状态转换操作 mapWithState，它允许我们根据过去的状态和新的数据执行自定义映射操作。

七、DStream 有状态转换操作2：mapWithState

1，基本介绍

2，使用样例

object Hello {

  // 定义状态数据的样例类
  case class StateData(count: Int, sum: Double)

  /**
   * 更新状态的函数，用于在有状态转换中更新状态和计算结果
   *
   * @param key   输入的键
   * @param value 输入的值，可能为空
   * @param state 用于管理状态的 State 对象
   * @return 更新后的结果，包含键和计算得到的值
   */
  def updateStateFunc(key: String, value: Option[Double], state: State[StateData]):
  (String, Double) = {
    val newValue = value.getOrElse(0.0)
    val oldState = state.getOption().getOrElse(StateData(0, 0.0))
    val newState = StateData(oldState.count + 1, oldState.sum + newValue)
    state.update(newState)
    (key, newState.sum / newState.count)
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建 Spark 运行配置对象
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Hello")

    // 初始化 StreamingContext，设置微批处理的时间间隔为 5 秒
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

    // 设置检查点以保存状态
    ssc.checkpoint("./checkpoint")

    // 从监控端口读取数据流
    val inputDStream = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

    // 将每行数据转换为键值对，其中键是 parts(0)，值是 parts(1) 转换为 Double 类型
    val mappedDStream = inputDStream.map(line => {
      val parts = line.split(",")
      (parts(0), parts(1).toDouble)
    })

    // 设置初始状态
    val initialRDD = ssc.sparkContext.parallelize(Seq(("key", StateData(0, 0.0))))
    val stateSpec = StateSpec.function(updateStateFunc _).initialState(initialRDD)

    // 使用 mapWithState 进行状态更新和映射计算
    val statefulDStream = mappedDStream.mapWithState(stateSpec)

    // 打印结果
    statefulDStream.print()

    // 启动 StreamingContext
    ssc.start()

    // 等待应用程序终止（遇错停止，否则不断工作）
    ssc.awaitTermination()
  }
}

（2）测试时我们首先通过在终端运行如下命令来启动一个监听本地 9999 端口的 TCP socket：

nc -lk 9999

（3）程序启动后，我们在该终端中每隔5秒输入一些数据：

a,1
b,1

//--------等待5秒--------

a,2

//--------等待5秒--------

a,3
b,2