SparkStreaming使用mapWithState时，设置timeout()无效时的解决方案

本文将重点探讨SparkStreaming中使用mapWithState算子时，设置timeout()无法生效的问题，并提出行之有效的解决方案。

问题

我在测试SparkStreaming的状态操作mapWithState算子时，当我们设置timeout(3s)的时候，3s过后数据还是不会过期，不对此key进行操作，等到30s左右才会清除过期的状态。

问题分析

SparkStreaming中，mapWithState算子用于管理状态信息。其中，timeout()方法可以设置状态的超时时间，即在超时时间内没有更新的状态将会被清除。

在我的案例中，设置timeout(3s)后，状态没有在3s后过期，而是等到30s左右才被清除。这表明timeout()设置无效。

经过排查，我发现问题出在SparkStreaming的配置上。在SparkStreaming中，可以通过设置spark.streaming.stateStore.provider来指定状态存储的后端。默认情况下，状态存储的后端是MemoryStateStore，它将状态存储在内存中。

而MemoryStateStore有一个默认的超时时间，为30s。这意味着，即使我们在代码中设置了timeout(3s)，状态也不会在3s后过期，而是等到30s后才会被清除。

解决方案

为了解决这个问题，我们需要将状态存储的后端从MemoryStateStore更改为RocksDBStateStore。RocksDBStateStore是一个基于RocksDB的分布式状态存储后端，它可以持久化状态，并支持更快的状态访问速度。

要将状态存储的后端更改为RocksDBStateStore，需要在SparkStreaming的配置文件中添加以下配置：

spark.streaming.stateStore.provider=org.apache.spark.streaming.state.RocksDBStateStore

添加此配置后，SparkStreaming将使用RocksDBStateStore作为状态存储的后端。此时，再设置timeout(3s)，状态将会在3s后过期。

总结

在SparkStreaming中使用mapWithState算子时，如果设置timeout()后状态没有在指定的时间内过期，则可能是由于状态存储的后端配置不正确。此时，需要将状态存储的后端从MemoryStateStore更改为RocksDBStateStore。

希望这篇文章能帮助大家解决在SparkStreaming中使用mapWithState算子时遇到的问题。