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mapGroupsWithState的Spark structured streaming状态存储在哪里?

mapGroupsWithState的Spark structured streaming状态存储在内存中。

mapGroupsWithState是Spark structured streaming中的一个高级操作,用于在流数据中维护状态。它可以根据输入数据的键值对进行分组,并为每个组维护一个状态。状态可以是任何可序列化的数据类型,例如自定义对象、集合等。

在Spark structured streaming中,mapGroupsWithState操作使用了内存状态存储。这意味着状态存储在内存中,并随着流数据的处理而更新。由于状态存储在内存中,因此对于大规模的数据集和长时间运行的流处理作业,可能会导致内存压力过大。

为了解决内存压力的问题,Spark structured streaming还提供了可选的状态存储模式。除了内存存储模式外,还可以选择使用基于HDFS或分布式数据库(如Apache Cassandra)的存储模式。这些存储模式可以将状态持久化到磁盘或外部存储系统中,以提供更大的容量和可靠性。

对于mapGroupsWithState操作,可以使用checkpoint机制来定期将状态持久化到指定的存储系统中。通过配置checkpoint目录,可以指定存储状态的位置。这样,在作业故障或重启时,可以从checkpoint中恢复状态,并继续处理流数据。

总结起来,mapGroupsWithState的Spark structured streaming状态默认存储在内存中,但可以通过配置checkpoint来将状态持久化到磁盘或外部存储系统中,以提供更大的容量和可靠性。

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