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。