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解锁您的用例:深入了解结构化流的新 TransformWithState API.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718995 2025-06-22 43页 1.10MB

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本文主要介绍了Databricks的全新API——TransformWithState,它允许用户在Structured Streaming中实现自定义状态管理逻辑。以下是关键点: 1. TransformWithState API取代了旧的flatMapGroupsWithState/applyInPandasWithState API,提供了更灵活的状态管理。 2. 用户可以定义输入、输出和状态结构,实现基于事件时间或处理时间的自定义逻辑。 3. 文章通过一个能源公司的案例,展示了如何使用TransformWithState来处理稀疏的传感器数据,生成每5分钟300个测量的平均值。 4. 实现TransformWithState的四个步骤包括:扩展StatefulProcessor抽象类、定义结构、实现新数据和过期定时器的逻辑。 5. 文章强调了状态变量的TTL(生命周期),以及如何通过Avro格式实现状态模式的演进。 6. TransformWithState在Databricks Runtime 16.2及以上版本可用,支持Scala和开源Spark 4.0。 核心数据引用: - 能源公司案例中,每5分钟生成300个测量的平均值。 - TransformWithState可以实现低于400毫秒的延迟。
"如何使用TransformWithState API实现状态管理?" 这个问题直接针对了新的API功能,对于关注技术更新的开发者来说,了解这一新工具如何帮助他们在Spark流处理中更有效地管理状态将非常有吸引力。 "Spark流处理中的定时器如何工作?" 定时器是Spark流处理中的一个关键概念,这个问题将吸引那些希望深入了解如何利用定时器在数据流中实现精确控制流和状态更新的开发者。 "如何优化你的Spark流处理延迟?" 对于追求极致性能的开发者来说,优化延迟是一个永恒的话题。这个问题以改进性能为目标,将吸引那些希望从技术角度提升他们Spark流处理应用性能的开发者。
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