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在Spark Streaming程序中，我们经常需要使用有状态的流来统计一些累积性的指标，比如各个商品的PV。简单的代码描述如下，使用mapWithState()算子：

 val productPvStream = stream.mapPartitions(records => {
 var result = new ListBuffer[(String, Int)]
 for (record <- records result 1 result.iterator .reducebykey_ _.mapwithstate statespec.functionproductid: string pv: optionint state:> {
 val sum = pv.getOrElse(0) + state.getOption().getOrElse(0)
 state.update(sum)
 (productId, sum)
 })).stateSnapshots()

现在的问题是，PV并不是一直累加的，而是每天归零，重新统计数据。要达到在凌晨0点清除状态的目的，有以下两种方法。

编写脚本重启Streaming程序

用crontab、Azkaban等在凌晨0点调度执行下面的Shell脚本：

stream_app_name='com.xyz.streaming.MallForwardStreaming'
cnt=`ps aux | grep SparkSubmit | grep ${stream_app_name} | wc -l`
if [ ${cnt} -eq 1 ]; then
 pid=`ps aux | grep SparkSubmit | grep ${stream_app_name} | awk '{print $2}'`
 kill -9 ${pid}
 sleep 20
 cnt=`ps aux | grep SparkSubmit | grep ${stream_app_name} | wc -l`
 if [ ${cnt} -eq 0 ]; then
 nohup sh /path/to/streaming/bin/mall_forward.sh > /path/to/streaming/logs/mall_forward.log 2>&1
 fi
fi

这种方式最简单，也不需要对程序本身做任何改动。但随着同时运行的Streaming任务越来越多，就会显得越来越累赘了。

给StreamingContext设置超时

在程序启动之前，先计算出当前时间点距离第二天凌晨0点的毫秒数：

def msTillTomorrow = {
 val now = new Date()
 val tomorrow = new Date(now.getYear, now.getMonth, now.getDate + 1)
 tomorrow.getTime - now.getTime
}

然后将Streaming程序的主要逻辑写在while(true)循环中，并且不像平常一样调用
StreamingContext.awaitTermination()方法，而改用awaitTerminationOrTimeout()方法，即：

while (true) {
 val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(BATCH_INTERVAL))
 ssc.checkpoint(CHECKPOINT_DIR)
 // ...处理逻辑...
 ssc.start()
 ssc.awaitTerminationOrTimeout(msTillTomorrow)
 ssc.stop(false, true)
 Thread.sleep(BATCH_INTERVAL * 1000)
 }

在经过msTillTomorrow毫秒之后，StreamingContext就会超时，再调用其stop()方法（注意两个参数，stopSparkContext表示是否停止关联的SparkContext，stopGracefully表示是否优雅停止），就可以停止并重启StreamingContext。

以上两种方法都是仍然采用Spark Streaming的机制进行状态计算的。如果其他条件允许的话，我们还可以抛弃mapWithState()，直接借助外部存储自己维护状态。比如将Redis的Key设计为product_pv:[product_id]:[date]，然后在Spark Streaming的每个批次中使用incrby指令，就能方便地统计PV了，不必考虑定时的问题。