reducebykeyAndWindow函数和UpdateStateByBey函数的实时词频统计

reduceByKeyAndWindow和updateStateByKey都是Spark Streaming中用于实时统计词频的函数。

reduceByKeyAndWindow函数将DStream中的数据按照key进行分组，并对每个key对应的value进行reduce操作，然后在一个滑动窗口内计算该key的词频。例如，我们可以使用reduceByKeyAndWindow来计算过去10秒钟每个单词出现的次数，代码如下：

val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1))
                      .reduceByKeyAndWindow(_ + _, _ - _, Seconds(10), Seconds(2))

在上面的代码中，`reduceByKeyAndWindow`函数的第一个参数`_ + _`表示对每个key的value进行累加操作，第二个参数`_ - _`表示滑动窗口滑动时对移出窗口的数据进行减操作，第三个参数`Seconds(10)`表示窗口的长度为10秒，第四个参数`Seconds(2)`表示窗口每2秒钟滑动一次。

updateStateByKey函数则是用于在一个有状态的DStream中对key的状态进行更新。例如，我们可以使用updateStateByKey来计算每个单词的累计出现次数，代码如下：

val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1))
                      .updateStateByKey((values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {
                        val sum = values.sum
                        val previousState = state.getOrElse(0)
                        Some(sum + previousState)
                      })

在上面的代码中，`updateStateByKey`函数的参数是一个函数，该函数接受两个参数：当前key的所有value的序列和上一个批次中该key对应的状态。该函数需要返回一个Option类型的值，表示该key的新状态。在该例子中，我们将当前批次中key的所有value相加得到新的状态。